Студопедия

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).




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-11-29; Просмотров: 408; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.008 сек.