牛頓環(huán)-(2)-資料下載頁
2025-08-04 18:00本頁面
【正文】 方法2與方法3比較計(jì)算,可得:t2=。 若取顯著水平σ=10%,則置信率p=90%,ν=18,查t分布表可得[10]tζ=,則|t1|=,|t2|=。 若取σ= 50 %,則p=50%,ν=18,查表得tζ=,則|t1|=,|t2|=。 通過上面分析可以看出三種數(shù)據(jù)處理方法有如下特點(diǎn): (1) 逐差法主要是圍繞如何克服實(shí)驗(yàn)的系統(tǒng)誤差來進(jìn)行的,是建立在算術(shù)計(jì)算的基礎(chǔ)上,但并不滿足非等精度測量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理的條件,而牛頓環(huán)干涉實(shí)驗(yàn)是非等精度測量,故逐差法對于牛頓環(huán)實(shí)驗(yàn)來說并不是一種理想的數(shù)據(jù)處理方法。 (2) 線性回歸法主要是為了避免非等精度測量的困難,但未考慮該次實(shí)驗(yàn)中的系統(tǒng)誤差,所以線性回歸法對于牛頓環(huán)實(shí)驗(yàn)來說也不是理想的數(shù)據(jù)處理方法。 (3) 加權(quán)平均法既考慮了如何克服實(shí)驗(yàn)的系統(tǒng)誤差,又能按照處理原則去對待非等精度測量,且建立在數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論基礎(chǔ)上,所以加權(quán)平均法是處理牛頓環(huán)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的最佳方法。 2 結(jié) 語 本文對牛頓環(huán)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分別采用逐差法、線性回歸法和加權(quán)平均法進(jìn)行分析。逐差法在牛頓環(huán)干涉實(shí)驗(yàn)中是一種常用的實(shí)驗(yàn)處理方法,其原理簡單且便于理解,對它的實(shí)驗(yàn)原理不用再做過多的敘述,但由于逐差法不滿足非等精度測量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的條件,而牛頓環(huán)干涉實(shí)驗(yàn)就是一種非等精度測量,故該方法對于牛頓環(huán)干涉實(shí)驗(yàn)并不是一種理想的實(shí)驗(yàn)處理方法。線性回歸法先利用數(shù)值插值法對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,再利用最小二乘法將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合成一條直線函數(shù),最后用Matlab軟件計(jì)算出線性擬合系數(shù)B及相關(guān)系數(shù)r,進(jìn)而算出凸透鏡的曲率半徑R和測量的相對不確定度。加權(quán)平均值法主要是比較相應(yīng)的權(quán),進(jìn)而求出加權(quán)平均值,利用Matlab軟件處理較為方便,在優(yōu)化模型中應(yīng)用較廣。經(jīng)過分析與討論可知應(yīng)用加權(quán)平均值法為牛頓環(huán)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理的最佳方法。 參考文獻(xiàn) [1]劉才明, 許毓敏. 對牛頓環(huán)干涉實(shí)驗(yàn)中若干問題的研究[J]. 實(shí)驗(yàn)室研究與探索, 2003(6): 1314. [2]王德新. 牛頓環(huán)實(shí)驗(yàn)非等精度分析之我見\. 物理實(shí)驗(yàn), 1993, 13(4): 184185. [3]王紀(jì)龍. 大學(xué)物理[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2002. [4]沈元華, 陸申龍. 基礎(chǔ)物理實(shí)驗(yàn)[M]. 北京: 高等教育出版社, 2001. [5]張德啟, 李新鄉(xiāng). 物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)研究[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2005. [6]鄒進(jìn)和. 應(yīng)用“逐差法”處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)[J]. 大學(xué)物理實(shí)驗(yàn), 2003(3): 5152. [7]滕堅(jiān). 牛頓環(huán)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理方法分析[J]. 物理通報(bào), 2006(6): 3436. [8]虞仲博, 屠全良. 牛頓環(huán)實(shí)驗(yàn)等精度測量及其不確定度的評定與表示[J]. 物理實(shí)驗(yàn), 2000, 20(5): 1719. [9]劉智敏. 不確定度與分布合成[J]. 物理實(shí)驗(yàn), 1999, 19(5): 5860. [10]李建新, 劉栓江, 張海峰, 等. 關(guān)于測量結(jié)果分布的討論[J]. 大學(xué)物理實(shí)驗(yàn), 2002(1): 5355. [11]田原. Matlab語言的Neural Network Toolbox及其在同步中的應(yīng)用[J]. 現(xiàn)代電子技術(shù), 2008, 31(20): 156158.
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