Statistinen mekaniikka 1

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Statistinen mekaniikka 1"

Transkriptio

1 Statstnen mekankka 1 Kevät 2017 Luennotsja Aleks Vuornen (aleks.vuornen@helsnk.f, A322) Laskuharjotusasstentt: Francesco Montanar (francesco.montanar@helsnk.f, A321) Tuomas Tenkanen (tuomas.tenkanen@helsnk.f, A312) Ylestä Luennot ma ja t salssa E204; laskart pe E205 Kursskrjana Arponen & Honkonen, Statstnen fyskka; lsäks prujut nettn ana tstan luennon jälkeen Kurssn kotsvulta prujut, laskart, ajankohtasta tetoa, jne Laskareta yhteensä 5 kpl. Ilmestyvät nettn tstasn ja palautetaan seuraavan vkon tstana luennolla ta luennotsjan postlaatkkoon (Physcumn 3. kerroksen A-sp). Käyään läp perjantan laskartlasuuessa. Laskart evät pakollsa mutta erttän suosteltava: nssä mennään myös luentomateraaln ulkopuolelle ja tämä tulee olemaan osa koealuetta Vkolla e luentoja ekä laskareta, mutta mahollsest pen tsenäsen opskelun projekt, tms. Vmenen luento t ja vmeset laskart pe 3.3. Loppukoe ma 6.3. klo Detaljt myöhemmn kurssn kotsvulla. Suortus: loppukoe 75% ja laskart 25% 1 Tämä luentomonste on kehttynyt vuosen varrella useen kurssn luennotsjoen tomesta; ertysest Ismo Napar ja Joonas Merkanto ovat krjottaneet stä suuren osan. 1

2 Mtä statstnen mekankka oken on? Tutk makroskooppsten systeemen omnasuuksa lähten lkkeelle mkroskooppsesta teorasta ja karkestamalla kuvausta. Ison systeemn kuvaus mkroteoran vapausasten harvon mahollsta. Yksnkertastetust: hukkastason vuorovakutukset + tlastollset menetelmät termofyskan fenomenologset lat (mm. termoynamkan pääsäännöt) Muoostaa termofyskan kurssn (formaaln) pohjan. Kurss onnstunut tehtävässään, jos se tukee termofyskan hallntaa ja ymmärrystä. Statstsen mekankan ja termofyskan kurssen suurn ero formalsmssa. Termofyskka matemaattsest helppo, mutta kvaltatvsen ymmärryksen tasolla haastava. Statstnen merkankka konseptuaalsest yksnkertasemp ja loogsemp, mutta samalla aavstuksen formaalmp ja teknsemp. Pohjateot: termofyskka ja klassnen mekankka tärketä; jatkokursslla (kvanttstatstkka) myös kvanttmekankka sekä ED. Matemaattnen konesto MAPU:lta ja osn FYMM I:ltä. Puuttuva taustatetoja mahollsta kerrata kurssn akana. Materaala 5 op:n kursslle varsn maltllsest, ja luentojen ssältöä mahollsta muokata sen mukaan, mkä tuntuu haastavalta. Ilmottakaa jos/kun jokn epäselvää! Kurssn alustava ssällys Vkot 1-2: klassnen faasavaruus, jakaumen (ensemblejen) teoraa: mkrokanonnen, kanonnen ja suurkanonnen jakauma Vkot 3-4: kneettsen teoran perusteet, Boltzmannn yhtälö ja Maxwell- Boltzmannn jakauman johto Vkot 5-6: fluktuaatot tasapanon ympärllä, statstsen fyskan yhteys termoynamkkaan, vuorovakuttaven systeemen ja faastranstoen perusteet 2

3 KERTAUSTA: LAGRANGEN JA HAMILTONIN FORMALISMI Konservatvsten (kokonasenergan sälyttäven) systeemen mekankkaa voaan kuvata Lagrangen ta Hamltonn formulaatolla, jotka ovat yhteneväsä Newtonn mekankan kanssa. Systeemlle, jota kuvaa N kappaletta koornaatteja q, Lagrangen funkto L määrtellään N L = K U = 1 2 m q 2 U(q 1,..., q N ), mssä K on kneettnen energa, U potentaalenerga, ja q ylestettyjä, ajasta rppuva koornaatteja. Aktota varomalla saaaan lkeyhtätöks tuttu Euler-Lagrangen yhtälö t ( L ) L = 0, q q joka on täysn yhtenevänen Newtonn 2. lan kanssa: t ( L ) = q t m q = m q, L = U = F q q. Hamltonn formalsmn päästään suorttamalla Legenren muunnos N H = p q L, jossa p = L = m q q ja jonka myötä funkton H luonnollsks muuttujks tulevat q ja p. Tälle funktolle saaaan helpost tulos H = K + U = p 2 2m + U(q 1,..., q N ). Hamltonn formalsmssa lkeyhtälöt saavat muoon N 3

4 q t = H, p p t = H q, joka nähään helpost yhtäptäväks Lagrangen lkeyhtälöen kanssa. Hamltonn funkto on kutenkn määrtelty pakka- ja lkemääräavaruuessa, el ns. faasavaruuessa, joka osottautuu erttän hyöyllseks työkaluks statstsessa fyskassa. Lagrangen funkto taas ssältää pelkästään pakka-avaruuen muuttuja. Mustutus: Legenren muunnos Mantsmme yllä, että Hamltonn ja Lagrangen formalsmeja yhstää Legenren muunnos, jossa tonen funkton f(x, y) muuttujsta vahetaan seuraavast (f:n muuttujen lukumäärä rrelevantt tässä; x:n tlalla vos olla 0 ta vakka 5 muuttujaa): Määrtellään ensn uus muuttuja z, ja sen avulla uus funkto g, z f y = Funkton g nfntesmaalnen muunnos on nyt f(x, y) y g yf y f = yz f. g = yz + zy f = yz + zy f x x f y y = yz f x x, joten funkton g rppumattomna muuttujna voaan ptää x:ää ja z:aa, ts. g = g(x, z). Lsäks nähään suoraan, että y = g z. Legenren muunnos on usen termoynamkassakn esntyvä muuttujanvahos, jonka avulla srrytään käyttämään alkuperästen muuttujen sjasta uutta muuttujajoukkoa, joka sop paremmn tarkasteltavan tapauksen reunaehtohn. Takasn alkuperäseen funktoon päästään luonnollsestkn määrttelemällä f zg z g = yz g. Esmerkk: Johetaan Lagrangen ja Hamltonn yhtälöt 2-ulotteselle harmonselle värähteljälle, jossa pano m on jäykän R-ptusen akseln päässä y x 4 g θ R (x,y)

5 Koornaatn (x, y) täytyy selväst toteuttaa ehto x 2 + y 2 = R. Jos krjotamme lkeyhtälön pelkässä koornaatt-avaruuessa, nn tuo ehto täytyy ottaa eksplsttsest huomoon. Vahtoehtosest vomme kutenkn käyttää van yhtä muuttujaa θ, mkä onnstuu näppäräst Lagrangen funkton avulla. Alotetaan krjottamalla L(θ, θ ) = K U. Nyt x = R sn θ, y = R cos θ ja K = 1 2 m(x 2 + y 2 ) = 1 2 m(r2 cos 2 θ + R 2 sn 2 θ)θ 2 = 1 2 mr2 θ 2 Euler-Lagrangen yhtälössä U = mgy = mgr cos θ L(θ, θ ) = 1 2 mr2 θ 2 + mgr cos θ voaan nyt entfoa t ( L ) L θ θ = 0 L θ = mr 2 θ, L = mrg sn θ, θ josta saaaan eelleen helpost ratkeava lkeyhtälö t (mr2 θ ) + mrg sn θ = 0 θ = g sn θ. R Seuraavaks krjotamme Hamltonn funkton käyttäen Legenren muunnosta. Alotetaan lkemäärästä (huomaa menso!) josta Hamltonn funktoks saaaan p θ L θ = mr 2 θ H = p θ θ L = mr 2 θ mr2 θ 2 mgr cos θ = 1 2 mr2 θ 2 mgr cos θ 5

6 H(θ, p θ ) = p θ 2 Tästä on helppo työ johtaa Hamltonn yhtälöks mgr cos θ. 2mR2 θ = H = p θ, p θ t p θ mr 2 = H = mgr sn θ t θ joen nähään olevan yhtäptävä Lagrangen lkeyhtälön kanssa. 6

7 KLASSINEN FAASIAVARUUS (AH 4.1, osn 4.2) Faasavaruus Klasssen N-hukkassysteemn tlaa -ulottesessa avaruuessa voaan kuvata ns. ylestetyllä (pakka)koornaatella q, ja lkemäärllä p, mssä =1,2,,N ja on avaruuen menso. Faasavaruus on koornaatten q=(q 1,q 2,,q N ) ja p=(p 1,p 2,,p N ) vrttämä 2Nulottenen avaruus ss esm. 2-hukkassysteemlle 3-ulottesessa tla-avaruuessa faasavaruus on 12-ulottenen. Faasavaruuen jokanen pste Π = (q, p) vastaa systeemn yhtä mkroskooppsta tlaa, mutta makroskooppsen systeemn tarkkaa sjanta faasavaruuessa on luonnollsest hyvn vakea mtata solla N:n arvolla, ekä tämä ols yleensä ees tarkotuksenmukasta. Systeemn akakehtystä faasavaruuessa, Π = Π(t), voaan kuvata Hamltonn yhtälöllä q t = H p ; p t = H q mssä H = H(Π, t) on Hamltonn funkto. Kuten yllä nämme, nämä evät ole mtään muuta kun normaalt lkeyhtälöt kullekn systeemn hukkaselle. Jos Hamltonn funkto e rpu ajasta, on systeemn käytös faasavaruuessa ajasta rppumatonta snä melessä, että Hamltonn yhtälöen ratkasut el faasraat (trajektort) ovat statonaarsa. Faasraat Faasraoks kutsutaan Hamltonn yhtälön ratkasuja faasavaruuessa. Tetylle yksttäselle monhukkassysteemlle nämä raat: Evät vo lekata tosaan (Hamltonn yhtälöen etermnstsyyen nojalla) 7

8 Evät tyypllsest ala mstään evätkä pääty mhnkään, ovat joko äärettömän ptkä ta perosa Tässä kaks esmerkkä faastrajektoren mahollssta muoosta kaksulottesessa q- p-avaruuessa. Okeanpuolenen tapaus vastaa harmonsta oskllaattora, jollon ympyrämuotosten ratojen säteen nähään olevan verrannollnen hukkasten energan nelöön. (t) (t) Jos halutaan seurata jonkn systeemä kuvaavan faasavaruuen sekä ajan funkton F(Π, t) = F(q, p, t) akakehtystä faasavaruuen mukana vrtaavassa volyymelementssä, on laskettava kokonasakaervaatta: F t = F t + ( F q q t + F p p t ) = F t + ( F H F H ) q p p q = F t + {F, H} mssä {F,H} symbollla merktään funktoen F ja H Possonn sulkuja. Huomaa ervaattojen F t ja F t ero: F t kertoo muutoksen vrtauksen mukana kulkevassa tlavuuselementssä F kertoo muutoksen tetyssä faasavaruuen psteessä t Käytännössä klasssten faasratojen laskemnen onnstuu van molekyylynamkkkasmulaatolla penlle systeemelle ja lyhyllä akaskaalolla. Tätä suurempen 8

9 systeemen kästtelyssä kannattaa turvautua tlastollsn menetelmn, jotka ovatkn tämän kurssn pääteema. Tlastollnen joukko el ensemble Määrtellään myöhempä tarkasteluja slmälläptäen ensn faasavaruuen tlavuusmtta N:n enttsen hukkasen systeemlle -ulottesessa avaruuessa N = 1 N! q p, h =1 mssä N! postaa permutaatosymmetran ja h=6,62607 x Js on Plankn vako. Se kannattaa ssällyttää :n määrtelmään kahesta syystä: [q p]= [h], joten on mensoton luku. Kvanttmekankan epätarkkuusperaatteen mukaan tetyn hukkasen pakkaa ja lkemäärää e vo mtata samanakasest melvaltasen tarkast. Kun valtaan normtustekjäks h, ssältää faasavaruuen elementt (q p)/h karkeast ottaen yhen kvantttlan ja makroskooppsen faasavaruuen osan tlavuus puolestaan vastaa sen ssältämen kvantttlojen määrää. Systeemn makrotlaa kuvaa tyypllsest muutama observaabel (esm. eaalkaasua laatkossa P, T, V ), mutta yhtä makrotlaa vastaa valtavan suur joukko ( kpl.) systeemn mahollsa mkrotloja. Näen mkrotlojen kuvapsteet faasavaruuessa j (j=1,, ) muoostavat tlastollsen joukon el ensemblen. Rajalla M kuvapsteen j jakaumasta saaaan toennäkösyystheys ρ(, t) ta lyhyemmn ρ( ), joka oletetaan normtetuks sten että ρ( )Γ = 1. Jos ϱ( ) tunnetaan, voaan makrotlaa vastaavat fyskaalset suureet laskea ensembleoletusarvona f makro = < f > = ρ( )f( )Γ. 9

10 On kutenkn vaattava, että trajektoreen kulku faasavaruuessa on sellanen, että makrotlan rajotusten määrttelemssä puttessa jokanen faasavaruuen pste vaeltaa melvaltasen lähellä mtä tahansa muuta faasavaruuen pstettä. Tämä on ns. ergosuushypotees. Suureelle f vo ylesest ottaen laskea oletusarvon kahella tapaa: joko keskarvostamalla faasavaruuen psteen yl ta lähtemällä lkkeelle melvaltasesta faasavaruuen psteestä Π(t = 0) ja ottamalla akakeskarvon jonkn rttävän ptkän tarkastelujakson yl. Ergoselle systeemlle suureen f ptkän ajan keskarvo 1 f = lm T T f( (t))t on sama kun ensemblekeskarvo < f > ensemblelle jossa tetty energapnta H( ) = E on tasasest eustettuna, ρ( )~δ(h( ) E). 0 Toellset systeemt ovat yleensä ergosa; esmerkkejä epäergossta systeemestä löytyy lähnnä ns. ntegrotuven (el analyyttsest ratkeaven) systeemen ynamkasta. Lsäks statstsen fyskan laskussa vaataan usen systeemn sekottuvuutta, mllä vtataan shen, että melvaltanen tetyllä energapnnalla määrtelty toennäkösyystheys täyttää vrtauksen myötä ennen ptkää tasasest koko energapnnan. Ns. ergosuusteora tutk vrtausta faasavaruuessa ja on lähesessä yhteyessä kaoottsen ynamkan tutkmukseen (ks. AH 4.2). T Lkeyhtälöt Faasavaruus e ssällä lähtetä ta neluja, jossa toennäkösyyttä syntys lsää ta stä häväs. Sks toennäkösyys tetyssä trajektora ptkn vrtaavassa faasavaruuen elementssä 0 sälyy, mkä vastaa entteettä ρ(, t) = 0. t 0 (t) Tarkastellaan lähemmn tämän ntegraaln muutosta. Se koostuu: toennäkösyystheyen muutoksesta volyymelementn 0 ssällä 10

11 alueen 0 ajallsesta muutoksesta 0 n A v Vrtaus faasavaruuessa tapahtuu nopeuella v = (q, p ) = ( H p, H q ), joten ajassa t tlavuuselementn 0 reunapnnan nfntesmaalsen pntaalaelementn A lke kasvattaa 0 :n tlavuutta määrällä n vta, mssä n on A:ta vastaava pnnan normaalvektor. Tästä saaaan yo. ntegraaln akaervaataks t ρ( ) = 0 ρ t = ρ t + An v ρ 0 0 = ( ρ + (ϱv)) t Atn v t (Gaussn lasta), 0 mnkä ss teämme hävävän. Koska tämä pätee kaklle tlavuuselementelle 0, tulee päteä jatkuvuusyhtälö ρ + (ϱv) = 0. t ρ Jatkuvuusyhtälön vergensstermlle voaan eelleen krjottaa (ϱv) = v ϱ + ϱ v, jossa Hamltonn yhtälöstä seuraa v = ( q + p ) = q p ( H H ) = 0. q p p q 11

12 Tämän tuloksen mukaan vrtaus faasavaruuessa vastaa kokoonpurstumattoman nesteen vrtausta, mkä e lene suurkaan yllätys. Sjottamalla saatu tulos jatkuvuusyhtälöön, saaaan tulokseks 0 = ρ ρ + (ϱv) = + v ϱ t t = ρ t + ρ ρ (q + p ). q p Kuten vme luvussa totesmme, tämä tulos kertoo, että tutkttu suure (toennäkösyystheys) sälyy vakona vrtauksen mukana kulkevassa tlavuuselementssä, ρ( (t), t) = 0. t Tätä tulosta kutsutaan Louvllen lauseeks, jonka toseks muooks saaaan Hamltonn lkeyhtälöstä ρ t = (q = ( H p ρ ρ + p ) q p ρ H ρ ) q q p = ( H ρ H ρ ) q p p q = {H, ρ} = Lρ, mssä L = {H, } on ns. Louvllen operaattor. Saatua yhtälöä kutsutaan Louvllen yhtälöks. Kakkaan on ss nähty, että 12 vrtaus faasavaruuessa vastaa kokoonpurstumattoman nesteen vrtausta, ensembleä kuvaavan toennäkösyystheyen arvo pysyy vakona faasavaruuen vrtausta seurattaessa.

13 Laskuharjotuksssa nähään lsäks, että mkäl ensemblen theysfunkto rppuu faasavaruuesta van Hamltonn funkton kautta, ts. ρ(, t) = ρ(h( ), t), nn ensemble on statonaarnen, el ρ t = 0. Esmerkktehtävä (AH 4.5): Määrää Hamltonn vrtauksen trajektort 2-ulottesessa faasavaruuessa (q, p) hukkaselle vakopanovomakentässä H = p2 2m + mgq. Tutk, mten faasavaruuen alue, joka hetkellä t = 0 on kolmo, kärkpsteet (q 0, p 0 ), (q 0 + a, p 0 ), (q 0, p 0 + b), lkkuu ajan mukana, ja osota, että sen pnta-ala sälyy. 13

Kanoniset muunnokset

Kanoniset muunnokset Kanonset muunnokset Koordnaatstomuunnokset Lagrangen formalsmssa pstemuunnoksa: Q = Q (q, t) nopeudet saadaan nästä dervomalla Kanonnen formalsm: p:t ja q:t samanarvosa 2n-ulottesen faasavaruuden muuttuja

Lisätiedot

Monte Carlo -menetelmä

Monte Carlo -menetelmä Monte Carlo -menetelmä Helumn perustlan elektron-elektron vuorovakutuksen laskemnen parametrsodulla yrteaaltofunktolla. Menetelmän käyttökohde Monen elektronn systeemen elektronkorrelaato oteuttamnen mulla

Lisätiedot

d L q i = V = mc 2 q i 1 γ = = p i. = V = γm q i + QA i. ṗ i + Q A i + Q da i t + j + V + Q φ

d L q i = V = mc 2 q i 1 γ = = p i. = V = γm q i + QA i. ṗ i + Q A i + Q da i t + j + V + Q φ TTKK/Fyskan latos FYS-1640 Klassnen mekankka syksy 2009 Laskuharjotus 5, 16102009 1 Ertysessä suhteellsuusteorassa Lagrangen funkto vodaan krjottaa muodossa v L = m 2 u t 1! ṙ 2 V (r) Osota, että tämä

Lisätiedot

3.5 Generoivat funktiot ja momentit

3.5 Generoivat funktiot ja momentit 3.5. Generovat funktot ja momentt 83 3.5 Generovat funktot ja momentt 3.5.1 Momentt Eräs tapa luonnehta satunnasmuuttujan jakaumaa, on laskea jakauman momentt. Ne määrtellään odotusarvon avulla. Määrtelmä

Lisätiedot

Kvanttimekaanisten joukkojen yhteys termodynamiikkaan

Kvanttimekaanisten joukkojen yhteys termodynamiikkaan Kvanttmekaansten joukkojen yhteys termodynamkkaan Hukkaslukumäärän sälyttävä systeem vo vahtaa energaa ympärstönsä kanssa kahdella tavalla: työnä ta lämpönä. Termodynamkassa entropan muutos lttyy lämmön

Lisätiedot

MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 7: Lagrangen kertojat. Pienimmän neliösumman menetelmä.

MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 7: Lagrangen kertojat. Pienimmän neliösumman menetelmä. MS-A0205/MS-A0206 Dfferentaal- ja ntegraallaskenta 2 Luento 7: Lagrangen kertojat. Penmmän nelösumman menetelmä. Jarmo Malnen Matematkan ja systeemanalyysn latos 1 Aalto-ylopsto Kevät 2016 1 Perustuu Antt

Lisätiedot

Jaksolliset ja toistuvat suoritukset

Jaksolliset ja toistuvat suoritukset Jaksollset ja tostuvat suortukset Korkojakson välen tostuva suortuksa kutsutaan jaksollsks suortuksks. Tarkastelemme tässä myös ylesempä tlanteta jossa samansuurunen talletus tehdään tasavälen mutta e

Lisätiedot

1. Luvut 1, 10 on laitettu ympyrän kehälle. Osoita, että löytyy kolme vierekkäistä

1. Luvut 1, 10 on laitettu ympyrän kehälle. Osoita, että löytyy kolme vierekkäistä Johdatus dskreettn matematkkaan Harjotus 3, 30.9.2015 1. Luvut 1, 10 on latettu ympyrän kehälle. Osota, että löytyy kolme verekkästä lukua, joden summa on vähntään 17. Ratkasu. Tällasa kolmkkoja on 10

Lisätiedot

Kvanttimekaanisten joukkojen yhteys termodynamiikkaan

Kvanttimekaanisten joukkojen yhteys termodynamiikkaan Kvanttmekaansten joukkojen yhteys termodynamkkaan Hukkaslukumäärän sälyttävä systeem vo vahtaa energaa ympärstönsä kanssa kahdella tavalla: työnä ta lämpönä. Termodynamkassa entropan muutos lttyy lämmön

Lisätiedot

6. Stokastiset prosessit (2)

6. Stokastiset prosessit (2) Ssältö Markov-prosesst Syntymä-kuolema-prosesst luento6.ppt S-38.45 - Lkenneteoran perusteet - Kevät 6 Markov-prosess Esmerkk Tark. atkuva-akasta a dskreetttlasta stokaststa prosessa X(t) oko tla-avaruudella

Lisätiedot

Hamiltonin mekaniikka

Hamiltonin mekaniikka Luku 7 Hamltonn mekankka Tässä luvussa mekankan formalsma vedään velä Lagrangen mekankkaakn järeämpään muotoon. Tutustumme jo luvussa 3 johnkn kanonsen formalsmn peruspalkohn, kuten kanonsn mpulssehn,

Lisätiedot

Tilastollisen fysiikan luennot

Tilastollisen fysiikan luennot Tlastollsen fyskan luennot Tvstelmät luvuttan I PERUSKÄSITTEITÄ JA MÄÄRITELMIÄ Lämpö on systeemen mkroskooppsten osen satunnasta lkettä Lämpöenerga vrtaa kuumemmasta kappaleesta kylmempään Jos kaks kappaletta

Lisätiedot

1, x < 0 tai x > 2a.

1, x < 0 tai x > 2a. PHYS-C020 Kvanttmekankka Laskuharotus 2, vkko 45 Tarkastellaan ptkn x-aksela lkkuvaa hukkasta, onka tlafunkto on (x, t) Ae x e!t, mssä A, a! ovat reaalsa a postvsa vakota a) Määrtä vako A sten, että tlafunkto

Lisätiedot

Painotetun metriikan ja NBI menetelmä

Painotetun metriikan ja NBI menetelmä Panotetun metrkan ja NBI menetelmä Optmontopn semnaar - Kevät / 1 Estelmän ssältö Paretopsteden generont panotetussa metrkossa Panotettu L p -metrkka Panotettu L -metrkka el panotettu Tchebycheff -metrkka

Lisätiedot

ABTEKNILLINEN KORKEAKOULU

ABTEKNILLINEN KORKEAKOULU ABTEKNILLINEN KORKEAKOULU Tetoverkkolaboratoro 6. Stokastset prosesst () Luento6.ppt S-38.45 - Lkenneteoran perusteet - Kevät 5 6. Stokastset prosesst () Ssältö Markov-prosesst Syntymä-kuolema-prosesst

Lisätiedot

Lagrangen mekaniikka. Luku Systeemin vapausasteet ja sidokset

Lagrangen mekaniikka. Luku Systeemin vapausasteet ja sidokset Luku 3 Lagrangen mekankka Lähdetään stten opskelemaan abstraktmpaa mutta samalla tehokkaampaa mekankan formalsma, jonka taustalla on kaks suurta matemaatkkoa Joseph- Lous Lagrange (1736 1813) ja Sr Wllam

Lisätiedot

Käytetään säteille kompleksiesitystä. Tuleva säde on Ee 0 iw t ja peräkkäisiä heijastuneita säteitä kuvaaviksi esityksiksi saadaan kuvasta: 3 ( 2 )

Käytetään säteille kompleksiesitystä. Tuleva säde on Ee 0 iw t ja peräkkäisiä heijastuneita säteitä kuvaaviksi esityksiksi saadaan kuvasta: 3 ( 2 ) 58 Yhtälön (0.4.) mukaan peräkkästen hejastuneen säteen optnen matkaero on D= n tcosqt ja vahe-eroks tulee (kun r = 0) p = kd= D. (.3.) l ässä on huomattava, että hejastuksssa tapahtuvat mahollset p :

Lisätiedot

Mat /Mat Matematiikan peruskurssi C3/KP3-I Harjoitus 2, esimerkkiratkaisut

Mat /Mat Matematiikan peruskurssi C3/KP3-I Harjoitus 2, esimerkkiratkaisut Harjotus, esmerkkratkasut K 1. Olkoon f : C C, f(z) z z. Tutk, mssä pstessä f on dervotuva. Ratkasu 1. Jotta funkto on dervotuva, on sen erotusosamäärän f(z + ) f(z) raja-arvon 0 oltava olemassa ja ss

Lisätiedot

Mekaniikan jatkokurssi Fys102

Mekaniikan jatkokurssi Fys102 Mekankan jatkokurss Fys102 Syksy 2009 Jukka Maalamp LUENTO 2 Alkuverryttelyä Vääntömomentt Oletus: Vomat tasossa, joka on kohtsuorassa pyörmsaksela vastaan. Oven kääntämseen tarvtaan er suurunen voma

Lisätiedot

1 0 2 x 1 a. x 1 2x c b 2a c a. Alimmalta riviltä nähdään että yhtälöyhmällä on ratkaisu jos ja vain jos b 3a + c = 0.

1 0 2 x 1 a. x 1 2x c b 2a c a. Alimmalta riviltä nähdään että yhtälöyhmällä on ratkaisu jos ja vain jos b 3a + c = 0. BM20A5800 - Funktot, lneaaralgebra, vektort Tentt, 26.0.206. (a) Krjota yhtälöryhmä x + 2x 3 = a 2x + x 2 + 5x 3 = b x x 2 + x 3 = c matrsmuodossa Ax = b ja ratkase x snä erkostapauksessa kun b = 0. Mllä

Lisätiedot

5. KVANTTIMEKANIIKKAA

5. KVANTTIMEKANIIKKAA 5. KVANTTIMEKANIIKKAA Bohrn atommallsta samme jonknlasen kuvan atomn rakenteesta. Kutenkaan Bohrn atommall e pysty selttämään kakka kokeellsa havantoja spektrestä: Mks osa spektren vvosta on tosa vomakkaampa

Lisätiedot

Jäykän kappaleen liike

Jäykän kappaleen liike aananta 9.9.014 1/17 Jäykän kappaleen lke Tähän ast tarkasteltu massapstemekankkaa : m, r, v Okeast fyskaalset systeemt ovat äärellsen kokosa, esm. jäykät kappaleet r r j = c j =vako, j elastset kappaleet

Lisätiedot

Työn tavoitteita. 1 Johdanto. 2 Ideaalikaasukäsite ja siihen liittyvät yhtälöt

Työn tavoitteita. 1 Johdanto. 2 Ideaalikaasukäsite ja siihen liittyvät yhtälöt FYSP103 / 1 KAASUTUTKIMUS Työn tavotteta havannollstaa deaalkaasun tlanyhtälöä oppa, mten lman kosteus vakuttaa havattavn lmöhn ja mttaustuloksn kerrata mttauspöytäkrjan ja työselostuksen laatmsta Luento-

Lisätiedot

9. Muuttuva hiukkasluku

9. Muuttuva hiukkasluku Statstnen fyskka, osa B (FYSA242) Tuomas Lapp tuomas.v.v.lapp@jyu.f Huone: FL240. E kntetä vastaanottoakoja. kl 2016 9. Muuttuva hukkasluku 1 Kertaus: lämpökylpy Mustetaan kurssn A-osasta Mkrokanonnen

Lisätiedot

Tavoitteet skaalaavan funktion lähestymistapa eli referenssipiste menetelmä

Tavoitteet skaalaavan funktion lähestymistapa eli referenssipiste menetelmä Tavotteet skaalaavan funkton lähestymstapa el referensspste menetelmä Optmontopn semnaar - Kevät 2000 / 1 Estelmän ssältö Panotetun metrkan ongelmen havatsemnen Referensspste menetelmän dean esttely Referensspste

Lisätiedot

Pyörimisliike. Haarto & Karhunen.

Pyörimisliike. Haarto & Karhunen. Pyörmslke Haarto & Karhunen www.turkuamk.f Pyörmslke Lttyy jäykän kappaleen pyörmseen akselnsa ympär Pyörmsenerga on pyörmsakseln A ympär pyörvän kappaleen osasten lke-energoden summa E r Ek mv mr mr www.turkuamk.f

Lisätiedot

Mat Lineaarinen ohjelmointi

Mat Lineaarinen ohjelmointi Mat-.4 Lneaarnen ohelmont 8..7 Luento 6 Duaaltehtävä (kra 4.-4.4) S ysteemanalyysn Lneaarnen ohelmont - Syksy 7 / Luentorunko Motvont Duaaltehtävä Duaalteoreemat Hekko duaalsuus Vahva duaalsuus Täydentyvyysehdot

Lisätiedot

MODERNIN FYSIIKAN LUENNOT KEVÄT 2007 OSA I TILASTOLLINEN MEKANIIKKA

MODERNIN FYSIIKAN LUENNOT KEVÄT 2007 OSA I TILASTOLLINEN MEKANIIKKA MODERNIN FYSIIKAN LUENNOT KEVÄT 7 OSA I TILASTOLLINEN MEKANIIKKA TILASTOLLISEN MEKANIIKAN LUENNOT KEVÄT 7 Tlastollsen fyskan luennosta käydään keväällä 7 läp anoastaan Kappaleet III-V. Estetona nähn lukuhn

Lisätiedot

7. Modulit Modulit ja lineaarikuvaukset.

7. Modulit Modulit ja lineaarikuvaukset. 7. Modult Vektoravaruudet ovat vahdannasa ryhmä, jossa on määrtelty jonkn kunnan skalaartomnta. Hyväksymällä kerronrakenteeks kunnan sjaan rengas saadaan rakenne nmeltä modul. Moduln käste on ss vektoravaruuden

Lisätiedot

III KLASSINEN TILASTOLLINEN MEKANIIKKA... 48

III KLASSINEN TILASTOLLINEN MEKANIIKKA... 48 III KLASSINEN TILASTOLLINEN MEKANIIKKA... 48 3.1 Johdanto...48 3. Tlastollsen mekankan kästtetä...49 3.3 Maxwell - Boltzmann jakauman johtamnen...51 3.4 Energatlan ssänen vapausaste...54 3.5 Tasapanotlaa

Lisätiedot

. g = 0,42g. Moolimassat ovat vastaavasti N 2 :lle 28, 02g/ mol ja typpiatomille puolet tästä 14, 01g/ mol.

. g = 0,42g. Moolimassat ovat vastaavasti N 2 :lle 28, 02g/ mol ja typpiatomille puolet tästä 14, 01g/ mol. LH-1 Kaasusälö ssältää 1, g typpeä 1800 K lämpötlassa Sälön tlavuus on 5,0 l Laske pane sälössä ottamalla huomoon, että tässä lämpötlassa 30 % typpmolekyylestä, on hajonnut atomeks Sovella Daltonn laka

Lisätiedot

FYSA220/2 (FYS222/2) VALON POLARISAATIO

FYSA220/2 (FYS222/2) VALON POLARISAATIO FYSA220/2 (FYS222/2) VALON POLARSAATO Työssä tutktaan valoaallon tulotason suuntasen ja stä vastaan kohtsuoran komponentn hejastumsta lasn pnnasta. Havannosta lasketaan Brewstern lan perusteella lasn tatekerron

Lisätiedot

Mittausepävarmuus. Mittaustekniikan perusteet / luento 7. Mittausepävarmuus. Mittausepävarmuuden laskeminen. Epävarmuuslaskelma vai virhearvio?

Mittausepävarmuus. Mittaustekniikan perusteet / luento 7. Mittausepävarmuus. Mittausepävarmuuden laskeminen. Epävarmuuslaskelma vai virhearvio? Mttausteknkan perusteet / luento 7 Mttausepävarmuus Mttausepävarmuus Mttaustulos e ole koskaan täysn oken Mttaustulos on arvo mtattavasta arvosta Mttaustuloksen ja mtattavan arvon ero on mttausvrhe Mkäl

Lisätiedot

Tchebycheff-menetelmä ja STEM

Tchebycheff-menetelmä ja STEM Tchebycheff-menetelmä ja STEM Optmontopn semnaar - Kevät 2000 / 1 1. Johdanto Tchebycheff- ja STEM-menetelmät ovat vuorovakuttesa menetelmä evät perustu arvofunkton käyttämseen pyrkvät shen, että vahtoehdot

Lisätiedot

III KLASSINEN TILASTOLLINEN MEKANIIKKA... 48

III KLASSINEN TILASTOLLINEN MEKANIIKKA... 48 III KLASSINEN TILASTOLLINEN MEKANIIKKA... 48 3.1 Johdanto... 48 3. Tlastollsen mekankan kästtetä... 49 3.3 Maxwell - Boltzmann jakauman johtamnen... 51 3.4 Energatlan ssänen vapausaste... 54 3.5 Tasapanotlaa

Lisätiedot

COULOMBIN VOIMA JA SÄHKÖKENTTÄ, PISTEVARAUKSET, JATKUVAT VARAUSJAKAUMAT

COULOMBIN VOIMA JA SÄHKÖKENTTÄ, PISTEVARAUKSET, JATKUVAT VARAUSJAKAUMAT COUOMBIN VOIMA JA SÄHKÖKENTTÄ, PISTEVARAUKSET, JATKUVAT VARAUSJAKAUMAT SISÄTÖ: Coulombn voma Sähkökenttä Coulombn voman a sähkökentän laskemnen pstevaaukslle Jatkuvan vaauksen palottelemnen pstevaauksks

Lisätiedot

Mittausvirhe. Mittaustekniikan perusteet / luento 6. Mittausvirhe. Mittausepävarmuus ja siihen liittyvää terminologiaa

Mittausvirhe. Mittaustekniikan perusteet / luento 6. Mittausvirhe. Mittausepävarmuus ja siihen liittyvää terminologiaa Mttausteknkan perusteet / luento 6 Mttausepävarmuus ja shen lttyvää termnologaa Mttausepävarmuus = mttaustulokseen lttyvä parametr, joka kuvaa mttaussuureen arvojen odotettua vahtelua Mttauksn lttyvä kästtetä

Lisätiedot

= E(Y 2 ) 1 n. = var(y 2 ) = E(Y 4 ) (E(Y 2 )) 2. Materiaalin esimerkin b) nojalla log-uskottavuusfunktio on l(θ; y) = n(y θ)2

= E(Y 2 ) 1 n. = var(y 2 ) = E(Y 4 ) (E(Y 2 )) 2. Materiaalin esimerkin b) nojalla log-uskottavuusfunktio on l(θ; y) = n(y θ)2 HY / Matematka ja tlastotetee latos Tlastolle päättely II, kevät 28 Harjotus 3A Ratkasuehdotuksa Tehtäväsarja I Olkoot Y,, Y ja Nθ, ) Osota, että T T Y) Y 2 o parametr gθ) θ 2 harhato estmaattor Laske

Lisätiedot

3 Tilayhtälöiden numeerinen integrointi

3 Tilayhtälöiden numeerinen integrointi 3 Tlayhtälöden numeernen ntegront Alkuarvotehtävässä halutaan ratkasta lopputla xt f ) sten, että tlayhtälöt ẋ = fx,u, t) toteutuvat, kun alkutla x 0 on annettu Tlayhtälöden numeernen ntegront vodaan suorttaa

Lisätiedot

Galerkin in menetelmä

Galerkin in menetelmä hum.9.3 Galerkn n menetelmä Galerknn menetelmän soveltamnen e ole rajottunut van ongelmn, jotka vodaan pukea sellaseen varaatomuotoon, joka on seurauksena funktonaaln mnmomsesta, kuten potentaalenergan

Lisätiedot

Tilastollinen mekaniikka. Peruskäsitteitä Mikro- ja makrotilat Maxwell-Boltzmann jakauma Bose-Einstein jakauma Fermi-Dirac jakauma Jakaumafunktiot

Tilastollinen mekaniikka. Peruskäsitteitä Mikro- ja makrotilat Maxwell-Boltzmann jakauma Bose-Einstein jakauma Fermi-Dirac jakauma Jakaumafunktiot Tlastollnen mekankka Peruskästtetä Mkro- ja makrotlat Maxwell-Boltzmann jakauma Bose-Ensten jakauma Ferm-Drac jakauma Jakaumafunktot Tlastollnen mekankka Teora on stä vakuttavamp, mtä yksnkertasemmat ovat

Lisätiedot

PUTKIKELLON SUUNNITTELU 1 JOHDANTO 2 VÄRÄHTELEVÄN PALKIN TEORIAA. dm Q dx = (1) Matti A Ranta

PUTKIKELLON SUUNNITTELU 1 JOHDANTO 2 VÄRÄHTELEVÄN PALKIN TEORIAA. dm Q dx = (1) Matti A Ranta Matt A Aaltoylopsto Perusteteden korkeakoulu Matematkan ja systeemanalyysn latos PL 1100, 02015 Espoo matt.ranta@tkk.f 1 JOHDANTO Putkkellot kuuluvat lyömäsotnten ryhmään. Putkkellot koostuvat erptussta

Lisätiedot

Yksikköoperaatiot ja teolliset prosessit

Yksikköoperaatiot ja teolliset prosessit Ykskköoperaatot ja teollset prosesst 1 Ylestä... 2 2 Faasen välnen tasapano... 3 2.1 Neste/höyry-tasapano... 4 2.1.1 Puhtaan komponentn höyrynpane... 4 2.1.2 Ideaalnen seos... 5 2.1.3 Epädeaalnen nestefaas...

Lisätiedot

Markov-prosessit (Jatkuva-aikaiset Markov-ketjut)

Markov-prosessit (Jatkuva-aikaiset Markov-ketjut) J. Vrtamo Lkenneteora a lkenteenhallnta / Markov-prosesst 1 Markov-prosesst (Jatkuva-akaset Markov-ketut) Tarkastellaan (statonaarsa) Markov-prosessea, oden parametravaruus on atkuva (yleensä aka). Srtymät

Lisätiedot

S Fysiikka III (EST 6 op) S Modernin fysiikan tietokoneharjoitukset (Sf, 2 op )

S Fysiikka III (EST 6 op) S Modernin fysiikan tietokoneharjoitukset (Sf, 2 op ) S-114.1327 Fyskka III (EST 6 op) S-114.1427 Modernn fyskan tetokoneharjotukset (Sf, 2 op ) Luennot: prof. Ilkka Tttonen lkka.tttonen@tkk.f Mkro- ja nanoteknkka, Tetote 3,Mcronova prof. Jukka Tulkk jukka.tulkk@tkk.f

Lisätiedot

BL20A0600 Sähkönsiirtotekniikka

BL20A0600 Sähkönsiirtotekniikka BLA6 Sähkönsrtoteknkka Tehonaon laskenta Jarmo Partanen LT Energy Electrcty Energy Envronment Srtoverkkoen laskenta Verkon tehonaon laskemnen srron hävöt ännteolosuhteet ohtoen kuormttumnen verkon käyttäytymnen

Lisätiedot

13. Lineaariset ensimmäisen kertaluvun differentiaalisysteemit

13. Lineaariset ensimmäisen kertaluvun differentiaalisysteemit 68 3. Leaarset esmmäse kertaluvu dfferetaalsysteemt Tarkastelemme systeemejä () x () t = A() t x() t + b () t, jossa matrs A kertomet ja b ovat välllä I jatkuva. Jatkuve vektorarvoste fuktode avaruutta

Lisätiedot

Aamukatsaus 13.02.2002

Aamukatsaus 13.02.2002 Indekst & korot New Yorkn päätöskursst, euroa Muutos-% Päätös Muutos-% Helsnk New York (NY/Hel) Dow Jones 9863.7-0.21% Noka 26.21 26.05-0.6% S&P 500 1107.5-0.40% Sonera 5.05 4.99-1.1% Nasdaq 1834.2-0.67%

Lisätiedot

r i m i v i = L i = vakio, (2)

r i m i v i = L i = vakio, (2) 4 TÖRMÄYKSET ILMATYYNYPÖYDÄLLÄ 41 Erstetyn systeemn sälymslat Kun kaks kappaletta törmää tosnsa ne vuorovakuttavat keskenään tetyn ajan Vuorovakutuksella tarkotetaan stä että kappaleet vahtavat keskenään

Lisätiedot

Mittaustulosten käsittely

Mittaustulosten käsittely Mttaustulosten kästtely Vrhettä ja epävarmuutta lmasevat kästteet Tostokoe ja satunnasten vrheden tlastollnen kästtely. Mttaustulosten jakaumaa kuvaavat tunnusluvut. Normaaljakauma 7. Tostokoe ja suurmman

Lisätiedot

täydellinen atomaarisen tason kuvaus. Tämän tarkka kuvaaminen on mahdotonta (N ~ N A ), joten tarvitaan tilastollista tarkastelua.

täydellinen atomaarisen tason kuvaus. Tämän tarkka kuvaaminen on mahdotonta (N ~ N A ), joten tarvitaan tilastollista tarkastelua. PHYS-A00 Termodynamkka (TFM), Luentomustnpanot Luennot 9-0, kertaus: Mkro- ja makrotlat Mkrotla täydellnen atomaarsen tason kuvaus. Tämän tarkka kuvaamnen on mahdotonta ( ~ A ), joten tarvtaan tlastollsta

Lisätiedot

Pro gradu -tutkielma. Whitneyn upotuslause. Teemu Saksala

Pro gradu -tutkielma. Whitneyn upotuslause. Teemu Saksala Pro gradu -tutkelma Whtneyn upotuslause Teemu Saksala Helsngn ylopsto Matematkan ja tlastoteteen latos 5. maalskuuta 2013 0.1 Johdanto Topologset monstot ovat melenkntosa, koska ne ovat määrtelmänsä nojalla

Lisätiedot

HASSEN-WEILIN LAUSE. Kertausta

HASSEN-WEILIN LAUSE. Kertausta HASSEN-WEILIN LAUSE Kertausta Käytetään seuraava merkntjä F = F/F q on sukua g oleva funktokunta Z F (t = L F (t (1 t(1 qt on funktokunnan F/F q Z-funkto. α 1, α 2,..., α 2g ovat polynomn L F (t nollakohten

Lisätiedot

4. A priori menetelmät

4. A priori menetelmät 4. A pror menetelmät 4. Arvofunkto-menetelmä 4.2 Lekskografnen järjestämnen 4.3 Tavoteohjelmont Tom Bäckström Optmontopn semnaar - Kevät 2000 / 4. Arvofunkto-menetelmä Päätöksentekjä antaa eksplsttsen

Lisätiedot

Venymälle isotermisessä tilanmuutoksessa saadaan dl = α LdT + df = df AE AE Ulkoisen voiman tekemä työ saadaan integroimalla δ W = FdL :

Venymälle isotermisessä tilanmuutoksessa saadaan dl = α LdT + df = df AE AE Ulkoisen voiman tekemä työ saadaan integroimalla δ W = FdL : S-11435, Fyskka III (ES) Tentt 194 1 Setsemän tunnstettavssa olevaa hukkasta on jakautunut kahdelle energatasolle Ylem taso on degenerotumaton ja sen energa on 1, mev korkeam kun alemman tason, joka uolestaan

Lisätiedot

TILASTOLLISEN MEKANIIKAN LUENNOT KEVÄT 2008

TILASTOLLISEN MEKANIIKAN LUENNOT KEVÄT 2008 TILASTOLLISEN MEKANIIKAN LUENNOT KEVÄT 008 Randy Harrsn krjan luvun 9 Statstcal Mechancs alueeseen lttyvä suomenkelnen ohesmateraal. Tämä luentomateraal on teoran osalta laajemp ja perusteellsemp kun Harrsn

Lisätiedot

Usean muuttujan funktioiden integraalilaskentaa

Usean muuttujan funktioiden integraalilaskentaa Usean muuttujan funktoden ntegraallaskentaa Pntantegraaln määrtelmä Yhden muuttujan tapaus (kertausta) Olkoon f() : [a, b] R jatkuva funkto Oletetaan tässä ksnkertasuuden vuoks, että f() Remann-ntegraal

Lisätiedot

TILASTOLLISEN MEKANIIKAN LUENNOT KEVÄT 2008

TILASTOLLISEN MEKANIIKAN LUENNOT KEVÄT 2008 TILASTOLLISEN MEKANIIKAN LUENNOT KEVÄT 8 Randy Harrsn krjan luvun 9 Statstcal Mechancs alueeseen lttyvä suomenkelnen ohesmateraal. Tämä luentomateraal on teoran osalta laajemp ja perusteellsemp kun Harrsn

Lisätiedot

Venymälle isotermisessä tilanmuutoksessa saadaan AE AE

Venymälle isotermisessä tilanmuutoksessa saadaan AE AE S-11435, Fyskka III (ES) Tntt 75 1 Stsmän tunnstttavssa olvaa hukkasta on jakautunut kahdll nrgatasoll Ylm taso on dgnrotumaton ja sn nrga on 1, mv korkam kun almman tason, joka uolstaan on dgnrotunut

Lisätiedot

Taustaa. Sekventiaalinen vaikutuskaavio. Päätöspuista ja vaikutuskaavioista. Esimerkki: Reaktoriongelma. Johdantoa sekventiaalikaavioon

Taustaa. Sekventiaalinen vaikutuskaavio. Päätöspuista ja vaikutuskaavioista. Esimerkki: Reaktoriongelma. Johdantoa sekventiaalikaavioon Taustaa Sekventaalnen vakutuskaavo Sekventaalnen päätöskaavo on 1995 ovalun ja Olven esttämä menetelmä päätösongelmen mallntamseen, fomulontn ja atkasemseen. Päätöspuun omnasuukssta Hyvää: Esttää eksplsttsest

Lisätiedot

4. Datan käsittely lyhyt katsaus. Havaitsevan tähtitieteen peruskurssi I, luento Thomas Hackman

4. Datan käsittely lyhyt katsaus. Havaitsevan tähtitieteen peruskurssi I, luento Thomas Hackman 4. Datan kästtel lht katsaus Havatsevan tähtteteen peruskurss I, luento 7..008 Thomas Hackman 4. Datan kästtel Ssältö Tähtteteellsten havantojen vrheet Korrelaato Funkton sovtus Akasarja-anals 4. Tähtteteellsten

Lisätiedot

b g / / / / H G I K J =. S Fysiikka (ES) Tentti

b g / / / / H G I K J =. S Fysiikka (ES) Tentti S4.35 Fyskka (ES) Tntt 4.9. 3 6. Sälö, jonka tlavuus on,5 m, ssältää haa, jonka an on,5 Pa ja lämötla C. (a) Montako moola haa sälössä on? (b) Montako klogrammaa? (c) Mtn an muuttuu, jos lämötla kasvaa

Lisätiedot

Puupintaisen sandwichkattoelementin. lujuuslaskelmat. Sisältö:

Puupintaisen sandwichkattoelementin. lujuuslaskelmat. Sisältö: Puupntasen sandwchkattoelementn lujuuslaskelmat. Ssältö: Sandwch kattoelementn rakenne ja omnasuudet Laatan laskennan kulku Tulosten vertalua FEM-malln ja analyyttsen malln välllä. Elementn rakenne Puupntasa

Lisätiedot

1. (Monisteen teht. 5.16) Eräiden kuulalaakereiden kestoa (miljoonaa kierrosta) on totuttu kuvaamaan Weibull-jakaumalla, jonka tiheysfunktio on

1. (Monisteen teht. 5.16) Eräiden kuulalaakereiden kestoa (miljoonaa kierrosta) on totuttu kuvaamaan Weibull-jakaumalla, jonka tiheysfunktio on HY MTO / Matemaattste tetede kadohjelma Tlastolle päättely II kevät 019 Harjotus 7B Ratkasuehdotuksa Tehtäväsarja I 1 Mostee teht 516 Eräde kuulalaakerede kestoa mljooaa kerrosta o totuttu kuvaamaa Webull-jakaumalla

Lisätiedot

MAOL-Pisteitysohjeet Fysiikka kevät 2009

MAOL-Pisteitysohjeet Fysiikka kevät 2009 MOL-Pstetysohjeet Fyskka kevät 9 Tyypllsten vrheden aheuttama pstemenetyksä (6 psteen skaalassa): - pen laskuvrhe -/3 p - laskuvrhe, epämelekäs tulos, vähntään - - vastauksessa yks merktsevä numero lkaa

Lisätiedot

S , FYSIIKKA III (ES), Syksy 2002, LH 4, Loppuviikko 39. Partitiofunktiota käyttäen keskiarvo voidaan kirjoittaa muotoon

S , FYSIIKKA III (ES), Syksy 2002, LH 4, Loppuviikko 39. Partitiofunktiota käyttäen keskiarvo voidaan kirjoittaa muotoon S-11435, FYSIIKKA III (ES), Syksy 00, LH 4, Loppuvkko 39 LH4-1* Käyttän Maxwll-Boltzmann-jakauman parttofunktota määrtä a) nrgan nlön kskarvo (E ) skä b) nrgan nlöllnn kskpokkama kskarvosta l nrgan varanss,

Lisätiedot

Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat: Mitä opimme? Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Satunnaistettu täydellinen lohkoasetelma 1/4

Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat: Mitä opimme? Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Satunnaistettu täydellinen lohkoasetelma 1/4 TKK (c) lkka Melln (005) Koesuunnttelu TKK (c) lkka Melln (005) : Mtä opmme? Tarkastelemme tässä luvussa seuraavaa kysymystä: Mten varanssanalyysssa tutktaan yhden tekän vakutusta vastemuuttujaan, kun

Lisätiedot

Matematiikan ja tilastotieteen laitos Johdatus diskreettiin matematiikkaan (Syksy 2008) 4. harjoitus Ratkaisuja (Jussi Martin)

Matematiikan ja tilastotieteen laitos Johdatus diskreettiin matematiikkaan (Syksy 2008) 4. harjoitus Ratkaisuja (Jussi Martin) Matematan ja tlastoteteen latos Johdatus dsreettn matemataan (Sysy 28 4. harjotus Ratasuja (Juss Martn 1. Kertomus Hotell Kosmosesta jatuu: Hotellyhtymän johdolta tul määräys laata luettelo asta mahdollssta

Lisätiedot

Tarkastellaan kuvan 8.1 (a) lineaarista nelitahoista elementtiä, jonka solmut sijaitsevat elementin kärkipisteissä ja niiden koordinaatit ovat ( xi

Tarkastellaan kuvan 8.1 (a) lineaarista nelitahoista elementtiä, jonka solmut sijaitsevat elementin kärkipisteissä ja niiden koordinaatit ovat ( xi Elementtmenetelmän erusteet 8. 8 D-SOLIDIRKEEE 8. ohdanto Kolmulottesa soldelementtejä tartaan kolmulottesten kaaleden mallntamseen. ällön tarkasteltaan kaaleen geometralla e ole ertsrtetä jotka teksät

Lisätiedot

Työssä tutustutaan harmonisen mekaanisen värähdysliikkeen ominaisuuksiin seuraavissa

Työssä tutustutaan harmonisen mekaanisen värähdysliikkeen ominaisuuksiin seuraavissa URUN AMMAIKORKEAKOULU YÖOHJE (7) FYSIIKAN LABORAORIO V.2 2.2 38E. MEKAANISEN VÄRÄHELYN UKIMINEN. yön tavote 2. eoraa yössä tutustutaan harmonsen mekaansen värähdyslkkeen omnasuuksn seuraavssa tapauksssa:

Lisätiedot

Moraalinen uhkapeli: N:n agentin tapaus eli moraalinen uhkapeli tiimeissä

Moraalinen uhkapeli: N:n agentin tapaus eli moraalinen uhkapeli tiimeissä Moraalnen uhkapel: N:n agentn tapaus el moraalnen uhkapel tmessä Mat-2.4142 Optmontopn semnaar Ismo Räsänen 4.3.2008 S ysteemanalyysn Laboratoro Teknllnen korkeakoulu Estelmä 11 - Ismo Räsänen Optmontopn

Lisätiedot

9. Jakojärjestelmät. Sisältö. Puhdas jakojärjestelmä. Yksinkertainen liikenneteoreettinen malli

9. Jakojärjestelmät. Sisältö. Puhdas jakojärjestelmä. Yksinkertainen liikenneteoreettinen malli Ssältö Kertausta: ykskertae lkeeteoreette mall M/M/-PS asakasta palvelja asakaspakkaa M/M/-PS asakasta palveljaa asakaspakkaa Sovellus elastse datalketee malltamsee vuotasolla M/M//k/k-PS k asakasta palvelja

Lisätiedot

3. Datan käsittely lyhyt katsaus

3. Datan käsittely lyhyt katsaus 3. Datan kästtel lht katsaus Havatsevan tähtteteen peruskurss I, luento..0 Thomas Hackman HTTPK I, kevät 0, luento 3 3. Datan kästtel Ssältö Tähtteteellsten havantojen vrheet Korrelaato Funkton sovtus

Lisätiedot

Statistinen fysiikka I

Statistinen fysiikka I Statistinen fysiikka I Kevät 2014 Luennoitsija Aleksi Vuorinen (aleksi.vuorinen@helsinki.fi, A322) Laskuharjoitusassitentti Lasse Franti (lasse.franti@helsinki.fi, A312) Yleistä Luennot salissa CK111 aina

Lisätiedot

Mat Lineaarinen ohjelmointi

Mat Lineaarinen ohjelmointi Mat-2.340 Lneaarnen ohjelmont 22..2007 Luento 0 Ssäpstemenetelmät ja kokonaslukuoptmont (krja 0.-0.4) Ssäpstemenetelmät luvut 8 ja 9, e tarvtse lukea Lneaarnen ohjelmont - Syksy 2007 / Luentorunko Sananen

Lisätiedot

Työn tavoitteita. 1 Johdanto. 2 Ideaalikaasukäsite ja siihen liittyvät yhtälöt

Työn tavoitteita. 1 Johdanto. 2 Ideaalikaasukäsite ja siihen liittyvät yhtälöt FYSP103 / 1 KAASUTUTKIUS Työn tavotteta havannollstaa deaalkaasun tlanyhtälöä oa, mten lman kosteus vakuttaa havattavn lmöhn ja mttaustuloksn kerrata mttausöytäkrjan ja työselostuksen laatmsta Luento-

Lisätiedot

HY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Tilastollinen päättely II, kevät 2018 Harjoitus 7B Ratkaisuehdotuksia.

HY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Tilastollinen päättely II, kevät 2018 Harjoitus 7B Ratkaisuehdotuksia. HY, MTO / Matemaattste tetede kadohjelma Tlastolle päättely II, kevät 208 Harjotus 7B Ratkasuehdotuksa Tehtäväsarja I Olkoo Y, Y rppumato otos Pareto jakaumasta, fy; θ θc θ y θ+ { y > c } tuetulla vakolla

Lisätiedot

Sähköstaattinen energia

Sähköstaattinen energia ähköstaattnen enega Potentaalenegan a potentaaln suhde on samanlanen kun Coulomn voman a sähkökentän suhde: ähkökenttä vakuttaa vaattuun kappaleeseen nn, että se kokee Coulomn voman, mutta sähkökenttä

Lisätiedot

Mat Lineaarinen ohjelmointi

Mat Lineaarinen ohjelmointi Mat-2.340 Lneaarnen ohjelmont 3.9.2007 Luento Johdanto (krja.-.4) S ysteemanalyysn Laboratoro eknllnen korkeakoulu Eeva Vlkkumaa Lneaarnen ohjelmont - Syksy 2007 / Luentorunko Hstoraa Lneaarnen optmonttehtävä

Lisätiedot

Raja-arvot. Osittaisderivaatat.

Raja-arvot. Osittaisderivaatat. 1 MAT-13440 LAAJA MATEMATIIKKA 4 Tamperee teklle ylopsto Rsto Slveoe Kevät 2010 Luku 3 Raja-arvot Osttasdervaatat 1 Fuktode raja-arvot Tarkastelemme fuktota f : A, jode määrttelyjoukko A T Muuttujat ovat

Lisätiedot

AB TEKNILLINEN KORKEAKOULU

AB TEKNILLINEN KORKEAKOULU B TEKNILLINEN KORKEKOULU Tetoverkkolaboratoro luento05.ppt S-38.45 - Lkenneteoran perusteet - Kevät 00 Ssältö eruskästteet Dskreett satunnasmuuttujat Dskreett jakaumat lkm-jakaumat Jatkuvat satunnasmuuttujat

Lisätiedot

9. Jakojärjestelmät. Sisältö. Puhdas jakojärjestelmä. Yksinkertainen liikenneteoreettinen malli

9. Jakojärjestelmät. Sisältö. Puhdas jakojärjestelmä. Yksinkertainen liikenneteoreettinen malli lueto9.ppt S-38.45 Lkeeteora perusteet Kevät 5 Ykskertae lkeeteoreette mall Puhdas jakojärjestelmä Asakkata saapuu keskmäär opeudella asakasta per akayks. / keskmääräe asakkade välaka Asakkata palvellaa

Lisätiedot

5. Datan käsittely lyhyt katsaus. Havaitsevan tähtitieteen peruskurssi I, luento Thomas Hackman

5. Datan käsittely lyhyt katsaus. Havaitsevan tähtitieteen peruskurssi I, luento Thomas Hackman 5. Datan kästtel lht katsaus Havatsevan tähtteteen peruskurss I, luento 7.4.006 Thomas Hackman 5. Datan kästtel Ssältö Tähtteteellsten havantojen vrheet Korrelaato Funkton sovtus Akasarja-anals 5. Tähtteteellsten

Lisätiedot

6. Stokastiset prosessit

6. Stokastiset prosessit luento6.ppt S-38.45 - Lkenneteoran perusteet - Kevät Ssältö Peruskästtetä Posson-prosess Markov-prosesst Syntymä-kuolema-prosesst Stokastset prosesst () Tarkastellaan otakn (lkenneteoran kannalta ta stten

Lisätiedot

A = B = T = Merkkijonon A osamerkkijono A[i..j]: n merkkiä pitkä merkkijono A:

A = B = T = Merkkijonon A osamerkkijono A[i..j]: n merkkiä pitkä merkkijono A: Merkkjonot (strngs) n merkkä ptkä merkkjono : T T T G T n = 18 kukn merkk [], mssä 0 < n, kuuluu aakkostoon Σ, jonka koko on Σ esm. bttjonot: Σ = {0,1} ja Σ = 2, DN: Σ = {,T,,G} ja Σ = 4 tetokoneen aakkosto

Lisätiedot

Mat Tilastollinen päättely 7. harjoitukset / Tehtävät. Hypoteesien testaus. Avainsanat:

Mat Tilastollinen päättely 7. harjoitukset / Tehtävät. Hypoteesien testaus. Avainsanat: Mat-.36 Tlastollnen päättely 7. harjotukset Mat-.36 Tlastollnen päättely 7. harjotukset / Tehtävät Aheet: Avansanat: ypoteesen testaus. lajn vrhe,. lajn vrhe, arhaton test, ylkäysalue, ylkäysvrhe, ypotees,

Lisätiedot

SMG-1100: PIIRIANALYYSI I

SMG-1100: PIIRIANALYYSI I SMG-1100: PIIRIANALYYSI I Vahtosähkön teho hetkellnen teho p(t) pätöteho P losteho Q näennästeho S kompleksnen teho S HETKELLINEN TEHO Kn veresen kvan mpedanssn Z jännte ja vrta (tehollsarvon osottmet)

Lisätiedot

Luento 6 Luotettavuus Koherentit järjestelmät

Luento 6 Luotettavuus Koherentit järjestelmät Aalto-ylosto erustetede korkeakoulu Matematka a systeemaalyys latos Lueto 6 Luotettavuus Koherett ärestelmät Aht Salo Systeemaalyys laboratoro Matematka a systeemaalyys latos Aalto-ylosto erustetede korkeakoulu

Lisätiedot

Hallin ilmiö. Laatija - Pasi Vähämartti. Vuosikurssi - IST4SE. Tekopäivä 2005-9-14 Palautuspäivä 2005-9-28

Hallin ilmiö. Laatija - Pasi Vähämartti. Vuosikurssi - IST4SE. Tekopäivä 2005-9-14 Palautuspäivä 2005-9-28 Jyväskylän Aattkorkeakoulu, IT-nsttuutt IIF00 Sovellettu fyskka, Syksy 005, 4.5 ETS Opettaja Pas epo alln lö Laatja - Pas Vähäartt Vuoskurss - IST4SE Tekopävä 005-9-4 Palautuspävä 005-9-8 8.9.005 /7 LABOATOIOTYÖ

Lisätiedot

Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan

Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematkkaan Informaatoteknologan tedekunta Jyväskylän ylopsto 4. luento 24.11.2017 Neuroverkon opettamnen - gradenttmenetelmä Neuroverkkoa opetetaan syöte-tavote-parella

Lisätiedot

0 Matemaattisia apuneuvoja

0 Matemaattisia apuneuvoja 0 Matemaattsa apuneuvoja 0.1 Kokonasdfferentaal Tarkastellaan kahden muuttujan funktota f(x, y), joka on määrtelty xy-tasossa. llon jokaseen tason psteeseen (x, y) lttyy funkton arvo z = f(x, y). Jos funkto

Lisätiedot

3.3 Hajontaluvuista. MAB5: Tunnusluvut

3.3 Hajontaluvuista. MAB5: Tunnusluvut MAB5: Tunnusluvut 3.3 Hajontaluvusta Esmerkk 7 Seuraavat kolme kuvaa osottavat, että jakaumlla vo olla sama keskarvo ja stä huolmatta ne vovat olla avan erlaset. Kakken kolmen keskarvo on 78,0! Frekvenss

Lisätiedot

LIITE 2 SUORAN SOVITTAMINEN HAVAINTOPISTEISIIN

LIITE 2 SUORAN SOVITTAMINEN HAVAINTOPISTEISIIN Oulun ylopsto Fyskan opetuslaboratoro Fyskan laboratorotyöt LIITE SUORA SOVITTAMIE HAVAITOPISTEISII Tarkastelemme fyskan tössä usen eteen tulevaa tlannetta, jossa olemme mtanneet kpl pstepareja ( X, Y

Lisätiedot

Eräs Vaikutuskaavioiden ratkaisumenetelmä

Eräs Vaikutuskaavioiden ratkaisumenetelmä Mat-2.142 Optmontopn semnaar, s-99 28.9. 1999 Semnaarestelmän referaatt Joun Ikonen Lähde: Ross D. Schachter: Evaluatng nfluence dagrams, Operatons Research, Vol 34, No 6, 1986 Eräs Vakutuskaavoden ratkasumenetelmä

Lisätiedot

Äärellisten ryhmien hajotelmat suoriksi tuloiksi

Äärellisten ryhmien hajotelmat suoriksi tuloiksi TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutkelma Vel-Matt Nemnen Äärellsten ryhmen hajotelmat suorks tuloks Informaatoteteden ykskkö Matematkka Kesäkuu 2016 Tampereen ylopsto Informaatoteteden ykskkö NIEMINEN,

Lisätiedot

Mekaniikan jatkokurssi Fys102

Mekaniikan jatkokurssi Fys102 Mekankan jatkokurss Fys10 Syksy 010 Jukka Maalamp LUENTO 4 Vermnen Vermnen tarkottaa yhdstettyä lkettä, jossa kappale pyör akseln ympär ja aksel etenee suoravvasest. Vermsessä kappale e lu alustalla. Tämä

Lisätiedot

Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat

Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Satunnaismuuttujien muunnokset ja

Lisätiedot

S , Fysiikka III (ES) Tentti

S , Fysiikka III (ES) Tentti S-11435, Fyskka III (ES) Tentt 311005 1 Kuvan mukasessa systeemssä allo sulkee ullon tvst Pullon ssältämän kaasun adabaattvakon γ määrttämseks allo saatetataan helahtelemaan Kun ktka on en, lke on lähes

Lisätiedot

Esitä koherentin QAM-ilmaisimen lohkokaavio, ja osoita matemaattisesti, että ilmaisimen lähdöstä saadaan kantataajuiset I- ja Q-signaalit ulos.

Esitä koherentin QAM-ilmaisimen lohkokaavio, ja osoita matemaattisesti, että ilmaisimen lähdöstä saadaan kantataajuiset I- ja Q-signaalit ulos. Sgnaalt ja järjestelmät Laskuharjotukset Svu /9. Ampltudmodulaato (AM) Spektranalysaattorlla mtattn 50 ohmn järjestelmässä ampltudmodulaattorn (AM) lähtöä, jollon havattn 3 mpulssa spektrssä taajuukslla

Lisätiedot

MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 10: Stokesin lause

MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 10: Stokesin lause MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 10: Stokesin lause Antti Rasila Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Syksy 2016 Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A0305 Syksy

Lisätiedot