1 / 23

Normaalweg word probleme in Fisika met behulp van Newton se 2de vergelyking aangepak:

Normaalweg word probleme in Fisika met behulp van Newton se 2de vergelyking aangepak:. Dit kom daarop neer dat ons ’n stel gekoppelde differensiaal vergelykings moet oplos. Hierdie metode is geldig solank as die aantal deeltjies klein is. Wat doen ons egter as ons byvoorbeeld ’n

Télécharger la présentation

Normaalweg word probleme in Fisika met behulp van Newton se 2de vergelyking aangepak:

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Normaalweg word probleme in Fisika met behulp van Newton se 2de vergelyking aangepak: Dit kom daarop neer dat ons ’n stel gekoppelde differensiaal vergelykings moet oplos.

  2. Hierdie metode is geldig solank as die aantal • deeltjies klein is. • Wat doen ons egter as ons byvoorbeeld ’n • sisteem het waar die aantal deeltjies N, baie • groot is. • Byvoorbeeld as ons die oplos van melk in • koffie wil beskryf is dit totaal ontmoontlik • om vir elke melk molekule Newton II neer te • skryf en dan die differensiaal vergelyking op • te will los.

  3. In sulke gevalle maak ons gebruik van sognaamde • simulasie van die fisiese sisteem. • Dit impliseer dat ons moet gebruik maak van numeriese • metodes • In die algemeen noem ons enige numeriese simulasie • van ’n fisiese sisteem waar gebruik maak word van • lukrake getalle (random numbers) ’n Monte Carlo simulasie. • Die basiese konsep agter die Monte Carlo (MC) proses • is alreeds in 1733 ontwikkel. • Die moderne Monte Carlo metodes is egter deur twee • wetenskaplikes Stanislav Ulam en John von Neumann • ontwikkel. • Hulle het gewerk aan die Manhattan projek- naamlik die • ontwikkeling van die atoombom tydens WW2.

  4. Ons gebruik ook die term stogastiese simulasie (stochastic • simulation) om ’n Monte Carlo proses te beskryf. • Die konsep van die lukrake getal (random number) staan • sentraal in stogastiese simulasies. • Stogastiese simulasies word wyd toegepas in verkeersvloei • probleme, bevolkingsdinamieka, finansies, mediese fisika, • biologiese simulasies. • Dit vorm ook die ruggraat van eksperimentele en teoretiese • werk wat verband hou met kern- en deeltjiefisika • eksperimente wat gedoen word by die groot • versnellersentrums in die VSA, Europa en Japan, soos bv. • Jlab, Fermilab, RHIC, GSI, RCNP ensovoorts.

  5. Vir stogastiese simulasies het ons ’n algoritme • nodig wat ons toelaat om lukrake getalle te • genereer. • Lukrake getalle wat so bereken word staan bekend • as pseudo lukrake getalle (pseudo random numbers • or deviates)

  6. Een van die algoritmes wat die algemeenste voorkom staan • bekend as die linear congruential generator (LCG) • Die formule word gegee deur: seed harvest

  7. Neem a = 16807, c = 0 and m = 31417. S = {123,25156,18323,5227,8257,6510,19576, 15008,23780,14803,2798,…} • Dit blyk asof die getalle wat bereken word totaal • lukraak is. • Ons kan nie voorspel wat die volgende getal gaan • wees nie.

  8. Neem a = 13, c = 1 and m = 16. Vir N = 50 is: S = {0 1 14 7 12 13 10 3 8 9 6 15 4, 5 2 11 0 1 14 7 12 13 10 3 8 9, 6 15 4 5 2 11 0 1 14 7 12 13 10, 3 8 9 6 15 4 5 2 11 0 1 14} Die pseudo lukrake getale herhaal hulself

  9. Ons let op dat die lukrake getalle begin hulself herhaal. • Geassosieer met elke LCG algoritme is daar dus ’n • periode (period). • ’n Goeie LCG se periode is so groot as moontlik. Neem a = 16807, c = 0 and m = 2147483647. Minimal standard LCG

  10. Om lukrake getalle tussen 0 en 1 te verkry gebruik ons:

  11. Radioaktiewe verval • Gewone materie bestaan uit protone en neutrone • Protone en neutrone kom voor in gebonde toestande wat ons • noem kerne. • Behalwe die afstotende Coulomb krag tussen protone is daar • ook die sterk wisselwerking tussen die protone en neutrone. • Dit is as gevolg van die sterk wisselwerking dat kerne • gevorm kan word. • Die massa van ’n kern word bepaal deur die massa van ’n • proton en ’n neutron.

  12. Die totale massa van die kern word gegee deur Aantal neutrone Aantal protone

  13. Kerne met ’n lae waarde van A het gewoonlik dieselfde • aantal protone (Z) en neutrone (N). • Soos die protongetal toeneem, moet die aantal neutrone • ook vinnig toeneem anders begin die kern onstabiel raak. • Sekere sogenaamde radioaktiewe kerne is egter onstabiel • en breek op deur middel van ’n proses wat bekend staan • radioaktiewe verval. • Daar is drie tipes radioaktiewe kernverval: • Alfaverval (-verval) • Betaverval (-verval) • Gammaverval (-verval)

  14. Alfaverval • Tydens alfaverval verloor die moederkern 2 protone en • 2 neutrone, met ander woorde ’n heliumatoom (die • sogenaamde alfa-deeltjie). Heliumkern (Helium nucleus) Moederkern (Parent nucleus) Dogterkern (daughter nucleus) Vervalproduk (decay product) Alfadeeltjie (alpha particle)

  15. Betaverval neutrino positron + deeltjie anti-neutrino elektron - deeltjie

  16. ’n Belangrike konsep in radioaktiewe verval is die • sogenaamde halfleeftyd (half life) • Die halfleeftyd is die tyd wat dit neem vir die aantal • kerne om te verminder na helfte van die oorspronklike • waarde. • Die halfleeftyd kan wees ’n paar sekondes, paar minute, • ’n paar maande of selfs ‘ n paar duisend jaar! • Word gebruik om die ouderdom van gesteentes en • gebeentes te bepaal (carbon dating).

  17. Ons het die stelling gemaak dat soos die aantal protone • toeneem, die kern meer onstabiel raak. • As Z baie groot raak met ’n ooreenkomstige groot aantal • neutrone dan praat ons van die sogenaamde • superswaar kerne (super heavy nuclei).

  18. ens…

More Related