Единицы измерения ньютон на метр и ньютон на метр квадратный. Пример задачи
Единицы измерения в физике играют важную роль при решении практических задач. Благодаря ним можно определить правильность полученного результата и понять его количественную величину в сравнении с известным стандартом. Рассмотрим в статье, что представляет собой физическая величина с единицей измерения ньютон на метр.
Ньютон — единица силы
Каждый школьник знает, кто такой Исаак Ньютон и какой вклад он внес в развитие классической механики. Со стопроцентной уверенностью можно сказать, что динамика, как изучающий силы раздел физики, полностью построена на законах великого английского ученого. Поэтому международным сообществом было принято решение назвать единицу измерения силы ньютоном (Н). Один ньютон — это такая сила, которая, действуя на тело массой 1 килограмм, сообщает ему ускорение 1 м/с2.
Ньютон является главной единицей измерения силы абсолютно любого вида. Тем не менее она не входит в число семи базовых единиц международной системы СИ. Как было сказано, она определяется через 3 другие базовые понятия — килограмм (мера массы), метр (мера расстояния в пространстве) и секунда (мера времени).
Что такое ньютон на метр?
Познакомившись с понятием «ньютон» как единицы измерения сил, вернемся к теме статьи. Какая величина получится, если ньютон умножить на метр? Для тех, кто сразу не может ответить на поставленный вопрос, запишем в математическом виде эту операцию:
A = F * l
Если в результате действия силы F тело перемещается на расстояние l, то произведение этих физических величин даст работу, совершенную силой вдоль направления перемещения.
Работа представляет собой энергетическую характеристику, она измеряется в джоулях (Дж). Один джоуль, в соответствии с определением работы, это такая энергия, которую затратит сила в 1 ньютон при перемещении тела на 1 метр.
В зависимости от физического процесса затраченная на перемещение тел работа может переходить в различные виды энергии. Например, если строительный кран поднимает бетонную плиту, то ее потенциальная энергия в поле силы тяжести увеличивается. Другой пример: люди, прикладывая постоянную силу, в течение некоторого времени толкают машину. Часть затраченной работы идет на преодоление силы трения качения и, как следствие, переходит в тепловую энергию, другая ее часть идет на увеличение кинетической энергии транспортного средства.
Таким образом, ньютон на метр — это единица работы, которая называется джоуль.
Момент силы
Помимо работы, указанная единица также используется для измерения момента силы. Последний описывается той же самой формулой, что и работа, однако сила в данном случае направлена под некоторым углом к вектору l, который представляет собой расстояние от точки приложения силы до оси вращения.
Несмотря на то что момент силы описывается в единицах работы, ею он не является. Его называют также крутящим моментом, поскольку он показывает возможность внешней силы совершить поворот системы вокруг оси и придать ей некоторое угловое ускорение. Если момент силы умножить на угол поворота в радианах, то мы получим работу. Единица измерения при этом не изменится.
Единица давления
В рамках темы статьи также рассмотрим, в чем измеряется давление в физике. Увлекающиеся этой наукой люди дадут быстро правильный ответ, назвав паскаль как единицу для измерения давления в СИ. В задачах и на практике часто встречаются другие единицы давления, которые удобно использовать в каждом конкретном случае. Так, широко распространены: атмосфера, торр или миллиметр ртутного столба и бар. Каждая из них однозначно переводится в паскали, если воспользоваться соответствующим переводным коэффициентом.
Мы рассматриваем давление в рамках темы данной статьи потому, что оно тесным образом связано с силой. По определению давление — это величина, равная отношению действующей перпендикулярно поверхности силы к площади этой поверхности, то есть:
P = F / S
Из этого равенства получаем единицу измерения ньютон на метр квадратный (Н/м2). Величина 1 Н/м2 называется паскалем в честь французского физика Блеза Паскаля, который сконструировал барометр и измерил им атмосферное давление на разных высотах относительно уровня моря.
Один паскаль — это очень маленькое давление. Его величину можно представить, если взять 100 миллилитров дистиллированной воды и распределить ее по площади 1 метр квадратный. Для примера отметим, что атмосферное давление на уровне моря приблизительно равно 100 тысячам паскалей.
Для полноты отметим, что величины с единицей измерения ньютон, умноженной на метр квадратный, в физике не существует.
Пример задачи
Необходимо определить, какую работу совершила сила тяжести, если тело упало с некоторой высоты на поверхность земли за 5 секунд. Массу тела принять равной одному килограмму.
Силу тяжести рассчитать можно по формуле:
F = m * g = 1 * 9,81 = 9,81 Н
Чтобы определить высоту, с которой тело упало, следует воспользоваться формулой для равноускоренного перемещения без начальной скорости:
h = g * t2 / 2 = 9,81 * 52 / 2 = 122,625 м
Чтобы получить работу силы тяжести, следует умножить величины F и h:
A = F * h = 9,81 * 122,625 ≈ 1203 Дж
Сила тяжести совершила положительную работу приблизительно 1200 ньютонов на метр, или 1,2 килоджоуля.
как найти в физике мю
Вы искали как найти в физике мю? На нашем сайте вы можете получить ответ на любой математический вопрос здесь. Подробное
решение с описанием и пояснениями поможет вам разобраться даже с самой сложной задачей и как найти мю, не
исключение. Мы поможем вам подготовиться к домашним работам, контрольным, олимпиадам, а так же к поступлению
в вуз.
И какой бы пример, какой бы запрос по математике вы не ввели — у нас уже есть решение.
Например, «как найти в физике мю».
Применение различных математических задач, калькуляторов, уравнений и функций широко распространено в нашей
жизни. Они используются во многих расчетах, строительстве сооружений и даже спорте. Математику человек
использовал еще в древности и с тех пор их применение только возрастает. Однако сейчас наука не стоит на
месте и мы можем наслаждаться плодами ее деятельности, такими, например, как онлайн-калькулятор, который
может решить задачи, такие, как как найти в физике мю,как найти мю,как найти мю в физике,мю в физике чему равно,мю как найти,мю формула,формула мю. На этой странице вы найдёте калькулятор,
который поможет решить любой вопрос, в том числе и как найти в физике мю. Просто введите задачу в окошко и нажмите
«решить» здесь (например, как найти мю в физике).
Где можно решить любую задачу по математике, а так же как найти в физике мю Онлайн?
Решить задачу как найти в физике мю вы можете на нашем сайте https://pocketteacher.ru. Бесплатный
онлайн решатель позволит решить онлайн задачу любой сложности за считанные секунды. Все, что вам необходимо
сделать — это просто
ввести свои данные в решателе. Так же вы можете посмотреть видео инструкцию и узнать, как правильно ввести
вашу задачу на нашем сайте. А если у вас остались вопросы, то вы можете задать их в чате снизу слева на странице
калькулятора.
определение, от чего зависит, в чем измеряется, какие существуют виды
Что такое сила трения в физике
Определение
Силой трения называется сила, которая появляется во время движения при касании двух тел друг друга и которая оказывает сопротивление этому движению (всегда направлена в сторону, противоположную движению).
Чем больше значение силы трения между двумя телами, тем сложнее их перемещать относительно друг друга.
Пример
Примером может быть картонная коробка весом в 20 килограмм, которую перемещают по квартире. Сила трения между коробкой и ламинатом в одной комнате будет гораздо меньше, чем между коробкой и ковром с длинным ворсом в другой. В первом случае двигать коробку достаточно легко, во втором — трудно.
Два тела при трении друг о друга, испытывают на себе действие третьего закона Ньютона. Сила трения, воздействующая на первый объект, равна по значению силе трения, воздействующей на второй объект. Но вектора двух этих сил имеют прямо противоположное направление.
В чем измеряется
Физическая природа трения состоит во взаимодействии атомов и молекул тел, которые соприкасаются между собой.
В физике принято обозначать силу трения большой латинской буквой F с пометкой тр.: Fтр.
Измерение данной физической величины осуществляется в Ньютонах (Н).
Виды силы трения с примерами
В зависимости от характера движения и типа взаимодействующих между собой поверхностей, выделяют несколько классификаций понятия трения.
По направлению действия
По характеру движения тел выделяют силы трения:
- Покоя. Она всегда имеет нулевое значение и возникает при касании двух тел, которые находятся в состоянии покоя относительно друг друга.
- Скольжения. Это классический вид трения, который возникает при скольжении двух тел относительно друг друга. Значение данной величины зависит от массы тела (чем больше масса, тем больше и сила трения) и характера поверхности (скольжение по льду/скольжение по земле).
- Качения. Данная сила появляется тогда, когда один объект катится по поверхности другого (автомобиль по дороге). Благодаря открытию, что сила трения при качении в разы меньше в сравнении с силой трения при скольжении, наши предки и придумали одно из главных изобретений человечества — колесо.
- Верчения. Этот вид силы появляется, когда одно тело вращается по поверхности другого.
По типу взаимодействующих поверхностей
Само трение тоже бывает нескольких видов:
- Сухое. Возникает при касании друг о друга твердых поверхностей.
- Вязкое (жидкостное). Возникает при касании твердого тела c жидкостью или газом. Как правило, сила вязкого трения гораздо меньше силы сухого трения.
- Смешанное. Появляется между соприкасающимися поверхностями твердых тел, между которыми находится слой смазки.
Внутреннее и внешнее трение
Трение бывает:
- внутренним;
- внешним.
Внешнее возникает при соприкосновении твердых тел. Внутреннее проявляется при взаимодействии газа или жидкостей. Внутри одного тела происходит смещение слоев относительно друг друга.
Коэффициент трения
Для того, чтобы произвести расчет силы трения, необходимо знать коэффициент трения (k), который зависит от материала поверхности и не имеет единиц измерения в системе СИ.
Коэффициент трения представляет собой постоянную физическую величину, значение которой для разного рода тел можно узнавать из таблицы.
Формулы расчета силы трения
Для тела, находящегося на горизонтальной поверхности, расчет силы трения производится по формуле:
\(F_тр=k\times N\)
Где k — коэффициент трения, а N — сила реакции опоры.
Из формулы расчета силы трения ясно, что помимо коэффициента трения, нужно знать силу реакцию опоры (N), которая равна силе тяжести и зависит от массы тела (m) и ускорения свободного падения (g):
\(N=m\times g\)
При движении тела по наклонной поверхности формула для нахождения силы трения усложняется:
\(F=k\times m\times g\times\cos\alpha\)
Где \(\cos\alpha\) — это отношение прилежащего к углу катета к гипотенузе образовавшегося треугольника.
В зависимости от условий задачи на нахождение силы трения, выбрать для расчета необходимо одну из приведенных формул.
График зависимости силы трения от силы тяги
Ньютон бином физика задача кольца законы формула тело сила
Ньютон.
Ньютон – единица измерения силы в Международной системе единиц (СИ). Имеет русское обозначение – Н и международное обозначение – N.
Ньютон, как единица измерения
Применение ньютона
Представление ньютона в других единицах измерения – формулы
Перевод ньютона в другие единицы измерения
Кратные и дольные единицы ньютона
Интересные примеры
Другие единицы измерения
Ньютон, как единица измерения:
Ньютон – единица измерения силы в Международной системе единиц (СИ), названная в честь английского физика Исаака Ньютона. Ньютон – производная единица.
Ньютон как единица измерения имеет русское обозначение – Н и международное обозначение – N.
Исходя из второго закона Ньютона сила в 1 ньютон (Н) определяется как сила, изменяющая за 1 секунду скорость тела массой 1 кг на 1 м/с в направлении действия силы.
Н = кг · м / с2.
1 Н = 1 кг · м / с2.
Встречаются и другие определения. Сила 1 ньютон (Н) – это такая сила, при воздействии которой на тело массой 1 кг тело приобретает ускорение 1 м/с2, или это такая сила, которая совершает работу в 1 Джоуль при перемещении любого тела на 1 метр.
Н = Дж / м.
1 Н = 1 Дж / м.
Исходя из представленных определений можно обнаружить связь ньютона с силой тяжести. Оказывается на тело весом в 102 грамма действует сила тяжести как раз в 1 ньютон, а следовательно сила тяжести действующая на тело массой 1 килограмм равна 9,8 Н.
В Международную систему единиц ньютон введён решением XI Генеральной конференцией по мерам и весам в 1960 году, одновременно с принятием системы СИ в целом. В соответствии с правилами СИ, касающимися производных единиц, названных по имени учёных, наименование единицы ньютон пишется со строчной буквы, а её обозначение – с заглавной (Н). Такое написание обозначения сохраняется и в обозначениях других производных единиц, образованных с использованием ньютона.
Применение ньютона:
В ньютонах измеряют силу.
Представление ньютона в других единицах измерения – формулы:
Через основные единицы системы СИ ньютон выражается следующим образом:
Н = кг · м / с2.
Н = Дж / м.
где Дж – джоуль, м – метр, Н – ньютон, с – секунда, кг – килограмм.
Перевод ньютона в другие единицы измерения:
1 Н ≈ 0,10197162 кгс.
Кратные и дольные единицы ньютона:
Кратные и дольные единицы образуются с помощью стандартных приставок СИ.
| Кратные | Дольные | ||||||
| величина | название | обозначение | величина | название | обозначение | ||
| 101 Н | деканьютон | даН | daN | 10−1 Н | дециньютон | дН | dN |
| 102 Н | гектоньютон | гН | hN | 10−2 Н | сантиньютон | сН | cN |
| 103 Н | килоньютон | кН | kN | 10−3 Н | миллиньютон | мН | mN |
| 106 Н | меганьютон | МН | MN | 10−6 Н | микроньютон | мкН | µN |
| 109 Н | гиганьютон | ГН | GN | 10−9 Н | наноньютон | нН | nN |
| 1012 Н | тераньютон | ТН | TN | 10−12 Н | пиконьютон | пН | pN |
| 1015 Н | петаньютон | ПН | PN | 10−15 Н | фемтоньютон | фН | fN |
| 1018 Н | эксаньютон | ЭН | EN | 10−18 Н | аттоньютон | аН | aN |
| 1021 Н | зеттаньютон | ЗН | ZN | 10−21 Н | зептоньютон | зН | zN |
| 1024 Н | иоттаньютон | ИН | YN | 10−24 Н | иоктоньютон | иН | yN |
Интересные примеры:
Сила тяжести, действующая на человека массой 70 кг – 686 Н.
Вес тела массой 102 грамма (т. е. сила тяжести, действующая на это тело на поверхности Земли) составляет 1 Н.
Сила, действующая на электрон со стороны ядра атома водорода, составляет 3,6967⋅10−10 Н.
Источник: https://ru.wikipedia.org/wiki/Ньютон_(единица_измерения)
Примечание: © Фото https://www.pexels.com, https://pixabay.com
Найти что-нибудь еще?
Похожие записи:
карта сайта
бином физика задача кольца законы формула тело сила 2 3 ньютона 9 класс работы ответ
1 ньютон физик на метр
первый второй третий закон ньютона
первого второго закона ньютона
1 2 3 закон ньютона
10 4 5 ньютонов
выразите масса в ньютонах следующие силы
чему равен ньютон
Коэффициент востребованности
255
Ньютон (единица измерения) — Циклопедия
Ньютон — производная единица измерения силы в системе СИ, названа по имени физика Исаака Ньютона.
[править] Общее описание
Ньютон определяется как сила, которая придает телу массой 1 кг ускорение 1 м/с². Другая трактовка — сила, действующая на тело массой 1 кг в течение 1 с и меняет его скорость на 1 м/с
- 1 Н = 1 кг۰м/c2
- 1 Н = 105дин.
Формула для расчета силы в Ньютонах:
- F = ma;
- где: F — сила в Ньютонах;
- m — масса в килограммах;
- a — ускорение (м/c²)
Таким образом, на тело массой 1 кг, что находится в свободном падении (а=9,8 м/с²), действует сила F=1×9,8=9,8 ньютона. Если на 1 кг действует сила 9,8 ньютона, тогда 1 ньютон в 9,8 раз меньше килограмма и равен 0,102 кг неуравновешенной силы.
Чтобы «пощупать» силу в один ньютон, нужно поднять массу равную 102 граммам, чтобы она оказалась на высоте 1 метра ровно за 1,41 секунды и траектория этого движения — луч перпендикулярный земле. При этом ключевым является время, когда тело окажется на данной высоте (1,41 с). Даже если мы приложим значительную силу, в начале движения (a — приближается к бесконечности), для достижения условия высоты 1 метра на 1,41 с, должен существовать длительный промежуток времени, когда а равно нулю, или приобретает минусовое значение (или меняет свое направление), которое будет влиять на конечный средний результат силы — 1 ньютон в заданной траектории.
[править] Кратные и дольные единицы
Десятичные кратные и дольные единицы образуют с помощью стандартных приставок СИ.
| Кратные | Дольные | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| величина | название | обозначение | величина | название | обозначение | ||
| 101 Н | деканьютон | даН | daN | 10−1 Н | дециньютон | дН | dN |
| 102 Н | гектоньютон | гН | hN | 10−2 Н | сантиньютон | сН | cN |
| 103 Н | килоньютон | кН | kN | 10−3 Н | миллиньютон | мН | mN |
| 106 Н | меганьютон | МН | MN | 10−6 Н | микроньютон | мкН | µN |
| 109 Н | гиганьютон | ГН | GN | 10−9 Н | наноньютон | нН | nN |
| 1012 Н | тераньютон | ТН | TN | 10−12 Н | пиконьютон | пН | pN |
| 1015 Н | петаньютон | ПН | PN | 10−15 Н | фемтоньютон | фН | fN |
| 1018 Н | эксаньютон | ЭН | EN | 10−18 Н | аттоньютон | аН | aN |
| 1021 Н | зеттаньютон | ЗН | ZN | 10−21 Н | зептоньютон | зН | zN |
| 1024 Н | иоттаньютон | ИН | YN | 10−24 Н | иоктоньютон | иН | yN |
| применять не рекомендуется | |||||||
- Земля притягивает яблоко массой 102 г с силой 1 Н (с такой же силой недвижимое яблоко, лежащее на земле, давит на землю).
- На поверхности Земли тело массой 1 кг давит на опору с силой примерно 9,8 Н, таким образом 1 кг примерно соответствует 10 Н. Такое округление используется обычно и в инженерных расчетах, не требующих особой точности.
- Сила земного притяжения для человека массой 70 кг составляет 686 Н.
- Машина ударила камень весом 2 кг, за 0,1 секунду его скорость возросла линейно до 5 м/с. Итак, на камень действовала сила в 2×(5/0,1) = 100 Н.
Что такое «сигма»? • Физика элементарных частиц • LHC на «Элементах»
Сигмой (σ) в статистическом анализе обозначают стандартное отклонение. Опуская тонкости, которые будут обсуждены ниже, можно сказать, что стандартное отклонение — это та погрешность, то «± сколько-то», которым обязательно сопровождают измерение величины. Если вы измерили массу предмета и получили результат 100 ± 5 грамм, то величина «110 грамм» отличается от измеренного результата на два стандартных отклонения (то есть на 2 сигмы), величина «50 грамм» отличается на 10 стандартных отклонений (на 10 сигм).
Зачем всё это нужно: сигмы и вероятности
При обсуждении погрешностей мы уже говорили, что фраза «измеренная масса равна 100 ± 5 грамм» вовсе не означает, что истинная масса гарантированно лежит в интервале от 95 до 105 грамм. Она может оказаться и за пределами этого интервала «± 1σ», но, как правило, недалеко. В небольшом проценте случаев может даже случиться, что она выходит за пределы интервала «± 2σ», и уж совсем редко она оказывается за пределами «± 3σ». В общем, тенденция ясна: количество сигм связано с вероятностью того, что истинное значение будет настолько отличаться от измеренного.
Пропустим все математические подробности и покажем результат для самого простого и распространенного случая, который называется «нормальное распределение» (см. рисунок). Вероятность попасть в интервал ± 1σ — примерно 68%, в интервал ± 2σ — примерно 95%, в интервал ± 3σ — примерно 99,8%, и т. д. Итак, можно сформулировать некую договоренность:
Договоренность: выражение какого-то отличия в количестве сигм — это сообщение о том, какова вероятность, что такое или еще более сильное отличие могло произойти за счет случайного стечения обстоятельств при измерении.
Использовать эту договоренность можно разными способами. Если вы просто сообщаете результат измерения (100 ± 5 грамм) и уверены в том, что нормальное распределение применимо, то вы можете сказать, что истинное значение массы с вероятностью 68% лежит в этом интервале, с вероятностью 95% лежит в интервале от 90 до 110 грамм, и т. д.
Вы можете также сравнивать результат вашего измерения с чужим измерением той же самой величины или с теоретическими расчетами. Вы видите, что числа отличаются, и хотите понять, имеете ли вы право утверждать, что между двумя результатами есть статистически значимое расхождение — то есть несогласие, которое нельзя списать на случайную статистическую флуктуацию в данных. Тогда утверждения звучат так:
- Если отличие составляет меньше 1σ, то вероятность того, что два числа согласуются друг с другом, больше 32%. В таком случае просто говорят, что два результата совпадают в пределах погрешностей.
- Если отличие составляет меньше 3σ, то вероятность того, что два числа согласуются друг с другом, больше 0,2%. В физике элементарных частиц такой вероятности недостаточно для каких-либо серьезных выводов, и принято говорить: различие между двумя результатами не является статистически значимым.
- Если отличие от 3σ до 5σ, то это повод подозревать что-то серьезное. Впрочем, даже в этом случае физики говорят осторожно: данные указывают на существование различия между двумя результатами.
- И только если два результата отличаются на 5σ или больше, физики четко заявляют: два результата отличаются друг от друга.
Эти выражения особенно стандартны, когда речь идет о поиске новой частицы. Вы сравниваете экспериментальные данные с теоретическим предсказанием, сделанным без новой частицы, и, если видите отличие от 3 до 5 сигм, вы говорите: получено указание на существование новой частицы (по-английски, evidence). Если же отличие превышает 5 сигм, вы говорите: мы открыли новую частицу (discovery).
«Уверенность» против «статистической значимости»
Заметьте, что в приведенных выше примерах нас интересовали вопросы, на которые можно ответить «да» или «нет». Проступает ли в полученных данных какая-то новая частица? Согласуется ли распределение по импульсу с теоретическими расчетами? Зависит ли сечение процесса от энергии столкновений? Совпадает ли масса у частицы и ее античастицы? Попытка ответить на эти вопросы с помощью данных называется на научном языке проверкой гипотез. Вопросы, которые требуют развернутого ответа (подсчитать что-то, объяснить что-то и т. п.), гипотезами не называются.
В простейшем приближении результат экспериментальной проверки гипотезы выглядит так: ответ «да» с вероятностью p и ответ «нет» с вероятностью 1 – p. Эти вероятности очень важны для сообщения результата; физики обычно избегают абсолютных утверждений («мы открыли» или «мы опровергли») без указания вероятностей.
Но тут сразу же надо сделать важное уточнение. Если его четко осознать, то станет понятным, почему такие стандартные для научно-популярных новостей фразы, как «Ученые на 99% уверены, что открыли что-то новое», — обманчивы.
Точная формулировка, которую обычно используют ученые, такова:
При проверке гипотезы получен ответ «да» на уровне статистической значимости p.
При этом величина p часто выражается в виде количества сигм. В англоязычной литературе используется словосочетание confidence level, CL (доверительный уровень). В русскоязычной еще иногда говорят «статистическая достоверность», но такое выражение может привести к путанице в понимании.
Отличие «популярной» фразы от истинного утверждения вот в чём. Во всяком измерении есть не только статистические, но и систематические погрешности. Описанные выше правила связи вероятностей и количества сигм работают только для статистических погрешностей — и то если к ним применимо нормальное распределение. Если статистические погрешности всегда можно обсчитать аккуратно, то систематические погрешности — это немножко искусство. Более того, из многолетнего опыта известно, что сильные систематические отклонения уж точно не описываются нормальным распределением, и потому для них эти правила пересчета не справедливы. Так что даже если экспериментаторы всё перепроверили много раз и указали систематическую погрешность, всегда остается риск, что они что-то упустили из виду. Корректно оценить этот риск невозможно, поэтому вы на самом деле не знаете, с какой истинной вероятностью ваш ответ верен.
Конечно, по умолчанию систематическим погрешностям стоит доверять, особенно если они исходят от опытных экспериментальных групп. Но вековой опыт изучения элементарных частиц показывает, что несмотря на все предосторожности регулярно случаются проколы. Бывает, что коллаборация получает результат, сильно противоречащий какой-то гипотезе, перепроверяет анализ много раз и никаких ошибок у себя не находит. Однако этот результат затем не подтверждается другими — порой намного более точными! — экспериментами. Почему первый эксперимент дал такой странный результат, что в нём было не то, где там ошибка или неучтенная погрешность — всё это зачастую так и остается непонятым (впрочем, иногда источник ошибки быстро вскрывается, как это случилось со «сверхсветовыми» нейтрино в эксперименте OPERA).
Физики к таким оборотам событий уже привыкли, поэтому каждый экспериментальный результат, сильно отличающийся от всей сложившейся к тому времени картины, вызывает оправданный скепсис. Физики так консервативны в своем отношении вовсе не потому, что они ретрограды и намертво уверовали в какую-то одну теорию, как это хотят представить опровергатели физики. Они просто научены всем предыдущим опытом в физике частиц и знают, чем это обычно кончается. Поэтому без независимого подтверждения другими экспериментами подобные сенсации они не поддерживают.
ФЭЧ в сравнении с другими науками
Надо сказать, что сформулированные выше жесткие критерии статистической достоверности характерны именно для физики элементарных частиц и некоторых смежных разделов. Во многих других разделах физики, а тем более в других дисциплинах (в особенности, в биомедицинских науках) критерии намного слабее.
Предположим, вы измерили некие данные и хотите узнать, какова вероятность того, что они «вписываются в норму». Вы проводите статистический тест, который дает вам вероятность того, что «нормальная ситуация» без какого-либо реального отклонения только за счет статистической флуктуации даст вот такое или еще более сильное отклонение. Эта вероятность называется p-значение. В биологии пороговое p-значение, ниже которого уже уверенно говорят про реальное отличие, составляет один или даже несколько процентов. В физике элементарных частиц такое отличие вообще не считают значимым, тут нет даже «указания на существование» какого-то отличия! Ответственное заявление об отличии звучит в ФЭЧ только для p-значений меньше одной двухмиллионной (то есть отклонение больше 5σ). Такой жесткий подход к достоверности утверждений выработался в ФЭЧ примерно полвека назад, в эпоху, когда экспериментаторы видели много отклонений со значимостью в районе 3σ и смело заявляли об открытии новых частиц, хотя потом эти «открытия» не подтверждались. Подробный рассказ об истоках этого критерия см. в постах Tommaso Dorigo (часть 1, часть 2).
1. Когда свет изгибается, попадая в другую среду, процесс называется чем? |
2. Какой тип линзы — это увеличительное стекло? |
3. В каких единицах обычно измеряется электрическое сопротивление? |
4. Человек, изучающий физику, известен как? |
5.Металлы расширяются при нагревании, а что что происходит при охлаждении? |
6. Как зовут известного ученого, который дал нам три закона движения Ньютона? |
7. Какие современные компьютерные технологии используются для обучения пилотов, которые хотят скопировать опыт полета на самолете? |
8. В каких единицах обычно измеряется электрическая мощность? |
9.Самая известная модель того, как возникла Вселенная, известна как? |
10. В честь кого назван космический телескоп Хаббл? |
11. Провод внутри электрической лампочки известен как какой? |
12. Физик-теоретик Джеймс Максвелл родился в какой стране? |
13. Инфракрасный свет имеет длину волны, которая слишком длинная или короткая, чтобы быть видимой для человека? |
14.Какое затмение происходит, когда Луна находится между Солнцем и Землей? |
15. Верно или нет? Железо притягивается магнитами. |
16. Каков основной источник энергии Земли? |
17. У проводников высокое или низкое сопротивление? |
18. В каких единицах обычно измеряется электрический ток? |
19.Какой ученый известен своей теорией относительности? |
20. В какой галактике находится Земля? |
Введение в измерения
Введение в измерения
[Лаборатория
Индекс]
Физика и измерения
«Путем сравнения результатов точных
измерений с численными предсказаниями теории, мы можем
приобретаем значительную уверенность в правильности теории, и мы
может определить, в каких аспектах его необходимо изменить.это
часто можно объяснить явление в нескольких грубых
качественными способами, и если мы довольны этим, это может быть
невозможно решить, какая теория верна. Но если теория может
быть предоставленным, который правильно предсказывает результаты измерений
четыре или пять (или даже две или три) значащих цифры,
теория вряд ли может быть очень ошибочной. Грубое согласие может быть
совпадение, но близкого согласия вряд ли будет. Более того,
в истории науки было много случаев, когда маленькие
но значительные расхождения между теорией и точными
измерения привели к разработке новых и более
далеко идущие теории.Такие небольшие несоответствия даже не
были бы обнаружены, если бы мы довольствовались простым
качественное объяснение явлений ». — Кейт Р.
Саймон, Механика, второе издание , 1964
Ученые делают прогнозы.
— прогнозы, основанные на их гипотезах,
законы и теории.
Проверка предсказания — работает ли оно в «реальном мире» — сделайте
результаты экспериментов
соответствуют теоретическому предсказанию? Если результаты не совпадают (и
эти результаты подтверждены другими компетентными учеными) то
гипотеза, на основании которой был сделан прогноз, должна быть изменена или
заброшенный.Высшим авторитетом в науке является природа, а не то, «что она
говорится в книге «.
Вы, возможно, не думали об этом, но когда вы решаете «физику»
проблема «в учебнике вы делаете теоретический прогноз. Когда
вы рассчитываете, что в какой-то ситуации автомобиль должен занести 20 метров,
Настоящая проверка правильности вашего результата — это настоящая машина
действительно занесет 20 метров в этой ситуации — не то, что книга
говорит «в» разделе ответов.«
Физика — это количественная наука. Физики занимаются
числа — но , а не просто числа математика. Этот
— важный момент, который часто упускают из виду начинающие физики.
Числа физиков часто (или могут быть)
измерений , а не чистые числа
математик.
Следовательно, физики измеряют вещи. Измерение очень
важно в физике — физики серьезно относятся к измерениям.Один
из основных вкладов физики в другие науки и общество
многие измерительные приборы и методы, которыми располагает физика
развит. В «повседневной жизни» берем линейку и измеряем
что-то, не задумываясь об этом. Физики думают о
их измерения, и нужно иметь гораздо более сложные
понимание процесса измерения, чем у «нормальных» людей.
У начинающих физиков часто очень искаженное представление обо всем
этот.Возможно, вы помните, как проводили эксперимент, например, определяли
ускорение свободного падения. Ускорение свободного падения «должно
быть «9,8 м / с 2 — это все знают. Ваш» ответ «пришел
10,3 м / с 2 , значит, ваш эксперимент «не сработал» — вы
«по ошибке» — возможно, вы даже вычислили свой «процент ошибки».
Многих начинающих физиков обременяют следующие
заблуждений (которые мы постараемся исправить в
страницы):
- Размеры — числа, и…
- Существуют точные значения физических величин (например,
ускорение свободного падения), и … - Кто-нибудь (возможно, известный физик) знает, что это за точные
значения, и … - Мои ценности всегда неверны, так что …
- Физические эксперименты «не работают».
Итак, этот блок начинается с краткого знакомства с четырьмя типами
чисел, с которыми должен иметь дело физик-экспериментатор,
с последующим подробным обсуждением процесса измерения — что
точность в том, почему это вызывает беспокойство и как с этим бороться в
замеры и расчеты.Затем идет обсуждение
точность и, наконец, прямые ответы на вопрос: «Хорошо, а как
я вообще-то анализирую этот эксперимент? »
Содержание единицы измерения
Литература и ссылки:
- Робертс, Дана, «Ошибки, неточности и характер
физика », Учитель физики, март 1983 г. — очень полезный
введение; ссылка, которую я использовал в течение многих лет. - Тейлор, Джон Р. «Введение в анализ ошибок —
Исследование неопределенностей физических измерений, во-вторых
Издание , University Science Books — Это действительно
фантастическая ссылка! К сожалению, я нашел его после того, как написал
первый черновик этого блока … (но теперь я замечаю, что это
упоминается и Робертсом …) - Ошибка
Анализ — пишется на уровне первокурсника колледжа (без расчетов)
проф.Дональд Э. Симанек из Университета Лок-Хейвен. (добавлено в марте
4, 1999) - NIST Физика
Лаборатория — много полезной информации из Национального
Институт науки и технологий - NIST
Ссылка на константы, единицы измерения и неопределенность — очень
информативно и интересно — возможно, немного технического - Точность и
Точность — составлено профессиональным геодезистом - Точность,
Точность и неопределенность измерения — краткое руководство
с точки зрения химии - Наука измерения — точность vs.Точность — от
Гавайи - Точность
против точности и ошибки против неопределенности — учебник с
практическая викторина - Ошибка,
Точность и прецизионность — от Университета Колорадо, - точность
и точность — еще одна перспектива химии - Точность
и точность — хорошее обсуждение
[Лаборатория
Индекс]
последнее обновление 13 октября 2008 г., автор: JL
Stanbrough
Среднее значение, мода и медиана — Меры центральной тенденции — Когда использовать с различными типами переменных и асимметричных распределений
Введение
Мера центральной тенденции — это отдельное значение, которое пытается описать набор данных путем определения центрального положения в этом наборе данных.Таким образом, меры центральной тенденции иногда называют мерами центрального расположения. Они также относятся к категории сводной статистики. Среднее значение (часто называемое средним), скорее всего, является мерой центральной тенденции, с которой вы лучше всего знакомы, но есть и другие, например медиана и мода.
Среднее значение, медиана и мода — все это действительные меры центральной тенденции, но в разных условиях некоторые меры центральной тенденции становятся более подходящими для использования, чем другие. В следующих разделах мы рассмотрим среднее значение, режим и медианное значение, а также узнаем, как их вычислить и при каких условиях они наиболее подходят для использования.
Среднее (арифметическое)
Среднее (или среднее) является наиболее популярным и хорошо известным показателем центральной тенденции. Его можно использовать как с дискретными, так и с непрерывными данными, хотя чаще всего он используется с непрерывными данными (типы данных см. В нашем руководстве по типам переменных). Среднее значение равно сумме всех значений в наборе данных, деленной на количество значений в наборе данных. Итак, если у нас есть \ (n \) значения в наборе данных, и они имеют значения \ (x_1, x_2, \)… \ (, x_n \), выборочное среднее, обычно обозначаемое \ (\ overline {x} \ ) (произносится как «x bar»), это:
$$ \ overline {x} = {{x_1 + x_2 + \ dots + x_n} \ over {n}} $$
Эта формула обычно записывается слегка по-разному, используя греческую заглавную букву \ (\ сумма \), произносимую «сигма», что означает «сумма… «:
$$ \ overline {x} = {{\ sum {x}} \ over {n}} $$
Возможно, вы заметили, что приведенная выше формула относится к среднему значению выборки. Итак, почему мы назвали его выборочным средним? Это связано с тем, что в статистике выборки и совокупности имеют очень разные значения, и эти различия очень важны, даже если в случае среднего они рассчитываются одинаково. Признать, что мы вычисляют среднее значение генеральной совокупности, а не среднее значение выборки, мы используем строчную греческую букву «му», обозначаемую как \ (\ mu \):
$$ \ mu = {{\ sum {x}} \ over {n }} $$
Среднее значение — это, по сути, модель вашего набора данных.Это наиболее распространенное значение. Однако вы заметите, что среднее значение не всегда является одним из фактических значений, которые вы наблюдали в своем наборе данных. Однако одним из его важных свойств является то, что он сводит к минимуму ошибку в предсказании любого значения в вашем наборе данных. То есть это значение, которое вызывает наименьшую ошибку среди всех других значений в наборе данных.
Важным свойством среднего является то, что оно включает каждое значение в вашем наборе данных как часть расчета.Кроме того, среднее значение является единственной мерой центральной тенденции, при которой сумма отклонений каждого значения от среднего всегда равна нулю.
Когда не использовать среднее значение
Среднее значение имеет один главный недостаток: оно особенно подвержено влиянию выбросов. Это значения, которые необычны по сравнению с остальной частью набора данных, будучи особенно маленькими или большими по числовому значению. Например, рассмотрим заработную плату персонала на заводе ниже:
| Персонал | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| Заработная плата | 15k | 18k | 16k | 14k | 15k | 15k | 12k | 17k | 90k | 95k |
Средняя зарплата для этих десяти сотрудников составляет 30 долларов США.7к. Однако проверка необработанных данных показывает, что это среднее значение может быть не лучшим способом точно отразить типичную зарплату рабочего, поскольку у большинства рабочих зарплата находится в диапазоне от 12 до 18 тысяч долларов. Среднее значение искажается двумя большими зарплатами. Поэтому в этой ситуации мы хотели бы лучше измерить центральную тенденцию. Как мы узнаем позже, взятие медианы было бы лучшей мерой центральной тенденции в этой ситуации.
Другой случай, когда мы обычно предпочитаем медиану среднему (или режиму), — это когда наши данные искажены (т.е.е., частотное распределение для наших данных искажено). Если мы рассмотрим нормальное распределение — так как это наиболее часто оценивается в статистике — когда данные совершенно нормальные, среднее значение, медиана и мода идентичны. Более того, все они представляют собой наиболее типичное значение в наборе данных. Однако по мере того, как данные становятся искаженными, среднее значение теряет способность обеспечивать наилучшее центральное расположение данных, поскольку искаженные данные уводят его от типичного значения. Однако медиана лучше всего сохраняет это положение, и на нее не так сильно влияют искажения значений.Это объясняется более подробно в разделе «Перекошенное распределение» далее в этом руководстве.
Медиана
Медиана — это средний балл для набора данных, упорядоченных по порядку величины. На медианное значение меньше влияют выбросы и искаженные данные. Для расчета медианы предположим, что у нас есть данные ниже:
Нам сначала нужно переставить эти данные по порядку величины (сначала наименьшие):
Наша средняя отметка — это средняя отметка — в данном случае 56 (выделено на жирный).Это средний балл, потому что до него 5 баллов и 5 баллов после него. Это отлично работает, когда у вас нечетное количество баллов, но что происходит, когда у вас четное количество баллов? Что, если бы у вас было всего 10 баллов? Что ж, вам просто нужно взять два средних значения и усреднить результат. Итак, если мы посмотрим на пример ниже:
Мы снова переставим эти данные по порядку величины (сначала наименьшие):
Только теперь нам нужно взять 5-й и 6-й баллы в нашем наборе данных и усреднить их, чтобы получить медианное значение. из 55.5.
Режим
Режим является наиболее частым показателем в нашем наборе данных. На гистограмме он представляет собой самый высокий столбец на столбчатой диаграмме или гистограмме. Поэтому иногда вы можете рассматривать этот режим как самый популярный вариант. Пример режима представлен ниже:
Обычно режим используется для категориальных данных, где мы хотим знать, какая категория является наиболее распространенной, как показано ниже:
Мы видим выше, что наиболее распространенные транспортным средством в этом конкретном наборе данных является автобус.Однако одна из проблем с режимом заключается в том, что он не уникален, поэтому он оставляет нам проблемы, когда у нас есть два или более значений, которые имеют самую высокую частоту, например, ниже:
Теперь мы застряли в том, какое Режим лучше всего описывает центральную тенденцию данных. Это особенно проблематично, когда у нас есть непрерывные данные, потому что у нас, скорее всего, не будет ни одного значения, которое встречается чаще, чем другое. Например, измерьте вес 30 человек (с точностью до 0.1 кг). Насколько вероятно, что мы найдем двух или более человек с точно одинаковым весом (например, 67,4 кг)? Ответ, вероятно, очень маловероятен — многие люди могут быть близки, но с такой небольшой выборкой (30 человек) и большим диапазоном возможных весов вы вряд ли найдете двух людей с точно таким же весом; то есть с точностью до 0,1 кг. Вот почему режим очень редко используется с непрерывными данными.
Еще одна проблема с режимом заключается в том, что он не дает нам очень точного измерения центральной тенденции, когда наиболее распространенная метка находится далеко от остальных данных в наборе данных, как показано на диаграмме ниже:
На приведенной выше диаграмме режим имеет значение 2.Однако мы ясно видим, что режим не является репрезентативным для данных, которые в основном сосредоточены в диапазоне значений от 20 до 30. Было бы неверно использовать этот режим для описания основной тенденции этого набора данных.
Асимметричные распределения, среднее и медианное значение
Мы часто проверяем, нормально ли распределены наши данные, потому что это общее предположение, лежащее в основе многих статистических тестов. Пример нормально распределенного набора данных представлен ниже:
Если у вас есть нормально распределенная выборка, вы можете законно использовать как среднее, так и медианное значение в качестве меры центральной тенденции.Фактически, в любом симметричном распределении среднее значение, медиана и мода равны. Однако в этой ситуации среднее значение широко предпочтительнее как лучший показатель центральной тенденции, потому что это показатель, который включает все значения в наборе данных для его расчета, и любое изменение любого из баллов повлияет на значение подлый. Это не относится к медиане или моде.
Однако, когда наши данные перекошены, например, как в приведенном ниже наборе данных со смещением вправо:
Мы обнаруживаем, что среднее значение перетаскивается в прямом направлении от перекоса.В этих ситуациях медиана обычно считается наилучшим представителем центрального расположения данных. Чем больше искажено распределение, тем больше разница между медианной и средним и тем больший акцент следует делать на использовании медианы, а не среднего. Классическим примером приведенного выше распределения со смещением вправо является доход (зарплата), где более высокие заработки дают ложное представление о типичном доходе, если выражаются как среднее, а не медианное значение.
Если вы имеете дело с нормальным распределением, и тесты на нормальность показывают, что данные ненормальные, обычно вместо среднего используется медиана.Однако это скорее практическое правило, чем строгое правило. Иногда исследователи хотят сообщить среднее значение асимметричного распределения, если медиана и среднее значение не сильно отличаются (субъективная оценка), и если это позволяет провести более легкое сравнение с предыдущими исследованиями.
Сводная информация о том, когда использовать среднее, медианное значение и моду
Воспользуйтесь следующей сводной таблицей, чтобы узнать, как лучше всего измерить центральную тенденцию по отношению к различным типам переменных.
| Тип переменной | Лучший показатель центральной тенденции |
| Номинальный | Режим |
| Порядковый | Медианный |
| Среднее значение | |
| Интервал / отношение | |
| Интервал / отношение (перекос) | Медиана |
Ответы на часто задаваемые вопросы о показателях центральной тенденции см. На следующей странице.
Главная О нас Связаться с нами Условия использования Цены и файлы cookie © Lund Research Ltd, 2018
Что такое измерение в физике
Что такое измерение в физике
Измерение — это процесс определения длины, размера или количества вещество. С давних времен люди использовали несколько способов измерения длины. Физическая величина (например, длина) должна быть измерена относительно некоторой фиксированной величины. Фиксированная величина, относительно которой измеряется физическая величина, называется единицей.Единица используется как эталон измерения. Раньше люди использовали разные части тела, такие как размах рук, локоть и сажень, для измерения длины.
Фут, темп и ярд — это некоторые другие единицы длины, основанные на частях тела. Однако эти устройства ненадежны, поскольку длина частей тела варьируется от человека к человеку. Таким образом, люди осознали потребность в
стандартных единицах измерения
стандартных единицах измерения Единицы, которые имеют фиксированное количество и не меняются от человека к человеку и от места к месту, называются стандартными единицами.Например, метрическая система, созданная французами в 1790 году, представляет собой стандартный набор единиц.
Принятие стандартных единиц измерения не решает проблемы. Люди в разных странах могут использовать разные наборы стандартных единиц измерения. Ради единообразия ученые всего мира приняли единый набор единиц. Эта система называется Международной системой единиц или единицей СИ. Принятие единиц СИ в 1960 году облегчило ученым из разных стран передачу друг другу своих результатов.
Единица измерения длины в системе СИ — метр. Некоторые общепринятые стандартные единицы длины — это дюйм, миллиметр, сантиметр и километр.
В зависимости от размера объекта, который нам нужно измерить, мы должны выбрать подходящую единицу измерения. Например, мы используем метры для измерения длины куска ткани, километры для измерения расстояния от одного места до другого, миллиметры для измерения толщины волос и так далее. Сантиметр (см) и миллиметр (мм) используются для измерения меньших расстояний, а километры (км) используются для измерения больших расстояний.
