КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
ВВЕДЕНИЕ. Цель работы: ознакомиться со статистическими закономерностями процесса радиоактивного распада, определить характеристики распределения Пуассона для
СТАТИСТИЧЕСКИЙ ХАРАКТЕР РАДИОАКТИВНОГО РАСПАДА РАБОТА № 5 Цель работы: ознакомиться со статистическими закономерностями процесса радиоактивного распада, определить характеристики распределения Пуассона для конкретного случая. Приборы и принадлежности: бета активный препарат, пересчетный прибор. Измерение макроскопических величин (например, массы какого-либо тела, длины стержня и т.д.) производится с той или иной степенью точности. Это обусловлено как точностью прибора, так и особенностями самого процесса измерения. Поэтому можно сказать, что сама по себе измеряемая величина (масса, длина стержня и т.д.) имеет некоторое волне определенное значение, в то время как результаты измерений флуктуируют из-за несовершенства измерительных приборов, недостаточной их изоляции от внешних условий и т.д. Совсем иначе обстоит дело со многими измерениями в ядерной физике. В отличие от макромира флуктуации измеряемых величин связаны, как правило, с самой сутью явлений и поэтому не могут быть сделаны сколь угодно малыми. Так, если речь идет об измерении числа актов радиоактивного распада, происшедших за какое-то время, то флуктуирует сама измеряемая величина, а измерительный прибор (счетчик частиц) в первом приближении можно считать идеальным, то есть не подверженным статистическому влиянию окружающих условий. Роль статистического подхода к явлениям микромира значительно глубже, чем в макромире. Статистика здесь нужна не только для обработки результатов измерений, но и для изучения самой природы исследуемых явлений. Например, природа радиоактивности была окончательно установлена только после завершения подробного статистического анализа, показавшего, что различные акты распада между собой статистически независимы. Последнее означает, что момент распада определенного ядра радиоактивного изотопа не зависит ни от предыстории источника излучения, ни от состояния атомов, находящихся в окрестностях рассматриваемого атома. Поскольку каждый акт распада является случайным событием, то в течение определенного интервала времени t распадается различное число ядер. Если обозначить через Ni число распадов, зарегистрированных за время t в i-том измерении, то не все Ni будут одинаковыми. Однако большинство этих величин будет близко к среднему значению áNñ: áNñ=(N1 + N2 +... + Nk) / k (здесь k - число измерений). Чем больше отличие Ni от áNñ, тем меньше Р(Ni)- вероятность обнаружить это значение Ni: (25). Формула (25) называется распределением Пуассона. Из (25) можно найти среднеквадратичное отклонение[10] DN числа зарегистрированных распадов от áNñ: DN= (26) и относительное отклонение dN: dN= DN /<N>= (27). Если áNñ велико (áNñ>>1), то различные значения Ni можно считать распределенными непрерывно. В этом случае распределение Пуассона переходит в распределение Гаусса: dW(N) = F(N) dN = (28), где F(N) = (29) - функция распределения Гаусса. s = - среднеквадратичное отклонение N от <N>. Произведение F(N)×dN = dW(N) есть вероятность того, что значение измеренной величины N лежит в пределах от N до N + dN. Вывод соотношений (25), (26), (28) дан в Приложении к работе. В настоящей работе изучается статистика бета распада и проверяется распределение Гаусса (28). Для этого необходимо провести достаточно большое число наблюдений актов распада, происходящих в течение определенного времени, и вычислить вероятность того или иного значения числа распадов, а затем сравнить ее с вероятностью, даваемой соотношением (28).
Дата добавления: 2014-11-29; Просмотров: 432; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |