分布计算 实验1

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单缝衍射光强分布实验及不确定度计算

单缝衍射光强分布实验及不确定度计算

单缝衍射光强分布实验及不确定度计算
一、实验原理
单缝衍射实验是研究光通过窄缝的衍射现象。

当单色光照射在窄缝上时,光线会绕过窄缝并在屏幕上产生衍射条纹。

根据波动理论,这些条纹的宽度和形状可以通过衍射角和缝宽来计算。

二、实验步骤
1.准备实验器材:单缝装置、激光器(发出波长已知的单色光)、屏幕、尺子、测角
仪。

2.将激光器固定在单缝装置上,确保光束垂直照射在单缝上。

3.将屏幕放在离单缝一定距离的位置,确保屏幕上的衍射条纹清晰可见。

4.使用尺子测量单缝的宽度(精确到0.01mm)。

5.使用测角仪测量衍射条纹之间的角度(精确到0.1°)。

6.记录数据,至少进行3次实验以减小误差。

三、不确定度计算
根据实验数据,我们可以计算出衍射条纹的宽度和形状。

不确定度可以通过以下公式计算:
其中,ΔI是总不确定度,I是衍射条纹的平均光强,N是实验次数,ΔI0是激光器的光强波动范围。

四、实验结果与讨论
根据实验数据,我们可以得出衍射条纹的宽度和形状,以及它们与缝宽和波长的关系。

同时,我们还可以讨论不确定度对实验结果的影响。

统计学四篇实验报告

统计学四篇实验报告

《统计学》四篇实验报告实验一:用Excel构建指数分布、绘制指数分布图图1-2:指数分布在日常生活中极为常见,一般的电子产品寿命均服从指数分布。

在一些可靠性研究中指数分布显得尤为重要。

所以我们应该学会利用计算机分析指数分布、掌握EXPONDIST函数的应用技巧。

指数函数还有一个重要特征是无记忆性。

在此次实验中我们还学会了产生“填充数组原理”。

这对我们今后的工作学习中快捷地生成一组有规律的数组有很大的帮助。

实验二:用Excel计算置信区间一、实验目的及要求1、掌握总体均值的区间估计2、学习CONFIDENCE函数的应用技巧二、实验设备(环境)及要求1、实验软件:Excel 20072、实验数据:自选某市卫生监督部门对当地企业进行检查,随机抽取当地100家企业,平均得分95,已知当地卫生情况的标准差是30,置信水平0.5,试求当地企业得分的置信区间及置信上下限。

三、实验内容与步骤某市卫生监督部门对当地企业进行检查,随机抽取当地100家企业,平均得分95,已知当地卫生情况的标准差是30,置信水平0.5,试求当地企业得分的置信区间及置信上下限。

第1步:打开Excel2007新建一张新的Excel表;第2步:分别在A1、A2、A3、A4、A6、A7、A8输入“样本均值”“总体标准差”“样本容量”“显著性水平”“置信区间”“置信上限”“置信下限”;在B1、B2、B3、B4输入“90”“30”“100”“0.5”第3步:在B6单元格中输入“=CONFIDENCE(B4,B2,B3)”,然后按Enter键;第4步:在B7单元格中输入“=B1+B6”,然后按Enter键;第5步:同样在B8单元格中输入“=B1-B6”,然后按Enter键;计算结果如图2-1四、实验结果或数据处理图2-1:实验二:用Excel产生随机数见图3-1实验二:正态分布第1步:同均匀分布的第1步;第2步:在弹出“随机数发生器”对话框,首先在“分布”下拉列表框中选择“正态”选项,并设置“变量个数”数值为1,设置“随机数个数”数值为20,在“参数”选区中平均值、标准差分别设置数值为30和20,在“输出选项”选区中单击“输出区域”单选按钮,并设置为D2 单元格,单击“确定”按钮完成设置。

概率论实验

概率论实验

实验一 随机变量的概率分布一 实验目的1. 掌握计算随机变量分布律或概率密度值的Matlab 命令;2. 掌握计算分布函数的Matlab 命令;3. 学习常见分布的随机变量的模拟与应用。

二 实验背景知识介绍1. 随机变量及其概率分布随机变量是定义在样本空间}|{为基本事件ωω=Ω上的实函数,按其取值情况常见有两类:离散型与连续型。

设X 是随机变量,给定任意实数x ,记}{)(x X P x F ≤=则称函数)(x F 为随机变量X 的概率分布函数,简称分布函数。

分布函数能完整地描述随机变量的统计规律性。

若已知随机变量X 的分布函数为)(x F ,则对于任意的实数),(,2121x x x x < 有).()(}{}{}{121221x F x F x X P x X P x X x P -=≤-≤=≤<若X 为连续型随机变量,)(x F 是X 的分布函数,则存在非负函数)(x f ,对任意实数x ,有⎰∞-=xt t f x F d )()(称)(x f 为X 的概率密度函数或密度函数。

在概率与统计中,常用的分布有:二项分布、几何分布、泊松分布、正态分布、指数分布、均匀分布、2χ分布、T分布、F分布等。

2.统计工具箱与常见命令介绍为了便于研究概率与统计的计算问题,Matlab提供了专门的统计工具箱(stastoolbox),其概率计算的主要功能有:计算相应分布的概率、分布函数、逆分布函数和产生相应分布的随机数。

工具箱的统计计算主要功能有:统计量的数字特征、统计图形的绘制、参数估计、假设检验、方差分析等。

表1:常见分布名称在统计工具箱中,Matlab为每一种分布提供了5类命令函数,其命令字符分别为:pdf表示概率密度;cdf表示概率分布函数(累积概率);inv表示逆概率分布函数;stat表示均值与方差;rnd表示生成相应分布的随机数。

这样,当需要一种分布的某一类命令函数时,只要将表6.1中的分布名字符后缀命令函数字符并输入命令参数即可。

实验一 多釜串联连续流动反应器中停留时间分布的测定

实验一  多釜串联连续流动反应器中停留时间分布的测定

实验一多釜串联连续流动反应器中停留时间分布的测定一、实验目的本实验通过单釜与三釜反应器中停留时间分布的测定,将数据计算结果用多釜串联模型来描述返混程度,从而认识限制返混的措施。

1、掌握停留时间分布的测定方法;2、了解停留时间分布与多釜串联模型的关系;3、掌握多釜串联模型参数N的物理意义及计算方法。

二、实验原理在连续流动的反应器内,不同停留时间的物料之间的混和称为返混。

返混程度的大小,一般很难直接测定,通常是利用物料停留时间分布的测定来研究。

然而在测定不同状态的反应器内停留时间分布时,可以发现,相同的停留时间分布可以有不同的返混情况,即返混与停留时间分布不存在一一对应的关系,因此不能用停留时间分布的实验测定数据直接表示返混程度,而必须借助于反应器数学模型来间接表达。

物料在反应器内的停留时间完全是一个随机过程,须用概率分布方法来定量描述。

所用的概率分布函数为停留时间分布密度函数E(t)和停留时间分布函数F(t)。

停留时间分布密度函数E(t)的物理意义是:同时进入的N个流体粒子中,停留时间介于t到t+dt间的流体粒子所占的分率dN/N为E(t)dt。

停留时间分布函数F(t)的物理意义是:流过系统的物料中停留时间小于t的物料所占的分率。

停留时间分布的测定方法有脉冲输入法、阶跃输入法等,常用的是脉冲输入法。

当系统达到稳定后,在系统的入口处瞬间注入一定量Q的示踪物料,同时开始在出口流体中检测示踪物料的浓度变化。

由停留时间分布密度函数的物理含义,可知:E(t)dt=VC(t)/Q (1)⎰∞=)(dtt VCQ (2)所以 ⎰⎰∞∞==)()()()()(dtt C t C dtt VC t VC t E (3)由此可见E (t )与示踪剂浓度C (t )成正比。

本实验中用水作为连续流动的物料,以饱和KCl 作示踪剂,在反应器出口处检测溶液的电导值。

在一定范围内,KCl 浓度与电导值成正比,则可用电导值来表达物料的停留时间变化关系,即E (t )∝L (t ),这里L(t)=L t -L ∞,L t 为t 时刻的电导值,L ∞为无示踪剂时电导值。

生态学实验报告

生态学实验报告
三个指标。 重要值=相对多度+相对频度+相对显著度 上述指标可整理成群落表(),从中可清楚看出群落中各种群在群落中的优势度的大
小。 物候期的记录
群落物候反映季相和外貌,故在一次性调查之中记录群落中个种植物的物候期仍有意 义。在草本群落调查中,则更显得重要。
物候期的划分和记录方法各种各样,有分五个物候期的,如营养期、花蕾期、开花期、 结实期、休眠期。
调查者:
样地编号:
群落类型:
地理位置: 经度:
地形: 海拔:
微地形、地被物:
土壤(土层厚度,质地,pH):
人为干扰情况: 其它
调查者:
表 2 草本调查表
植物名 相对多 度
日期:
盖度
密度
坡向:
调查日期:
样地面积:
群落名称:
纬度:
样地号:
高度(cm) 叶层高 生殖层

4.数据整理 数据整理是将野外调查的原始资料条理化,并演算出一些反映群落特征的数量指标。
坡度:
物候 相
样地面积: 生活型 频度
备注
其中反映种群在群落中优势度大小的指标有: 密度:个体数目/样地面积;相对密度:一个种的密度/所有种的总密度 相对多度:指种群在群落中的丰富程度。计算式为: 相对多度=(某种植物的个体数/同一生活型植物的个体总数)×100% 频度与相对频度:频度是指一个种在所作的全部样方中出现的频率。相对频度指某种
实验三 群落物种多样性分析
一、实验内容: 物种多样性与均匀度分析。 二、目的要求: 掌握群落物种多样性野外调查取样和计算的基本方法,分析物种多样性的生态学意义 及与群落的结构和功能等方面的关系。 三、主要仪器设备: 皮尺、卷尺、计算机、GPS,野外记录表 。 四、方法与步骤: 1.取样 按照实验 1 的样地取样法,所需数据为样地中种数、每个种的个体数等数据。 2. 计算 (1)Simpson 多样性指数 该指数是 Simpson(1949)基于概率论提出的。其计算公式如下: SP = N (N—1)/ ∑ni (ni —1) 式中,SP 为多样性指数,N 为群落(样地)全部种的个体数,ni 为第 I 个种的个体数。

《概率论与数理统计》课程教案

《概率论与数理统计》课程教案

《概率论与数理统计》课程教案主讲教师__________ 所在单位______________授课班级____________ 专业_____________________ 撰写时间_________________实验2 频率稳定性实验●随机投掷均匀硬币,观察国徽朝上与国徽朝下的频率解●>> n= 3000~;m=0;●for i=1:n● t=randperm(2); %生成一个1~2的随机整数排列● x=t-1; %生成一个0~1的随机整数排列● y=x(1); %取x排列的第一个值● if y==0;● m=m+1;● end●end●p1=m/n●p2=1-p1endendif k==0t=t+1; elset=t; endende=m/te = 2.7313实验4:蒲丰(Buffon)投针实验,用频率估计π值●在画有许多间距为d的等距平行线的白纸上,随机投掷一根长为l(l≤d)的均匀直针,求针与平行线相交的概率,并计算π的近似值解:设针与平行线的夹角为α(0≤α≤π),针的中心与最近直线的距离为x(0≤x≤d/2)。

针与平行线相交的充要条件是x≤(l/2)sinα,这里x(0≤x≤d/2并且0≤α≤π。

建立直角坐标系,上述条件在坐标系下将是曲线所围成的曲边梯形区域,总的区域即x和α所有可能取值构成的矩形区域,且所有可能取值是机会均等的,符合几何概型,则所求概率为p=g的面积G的面积=∫l2sinαdαππd2=2lπd≈mn故可得π的近似计算公式π≈2nlmd,其中n为随机试验次数,m为针与平行线相交的次数。

解●>> clear,clf●n=;l=0.5;m=0;d=1;●for i=1:n● x=(l/2)*sin(rand(1)*pi); y=rand(1)*d/2;● if x>=y● m=m+1;● end●end●p1=m/n●pai=2*n*l/(m*d)实验5 生日悖论实验●在100个人的团体中,不考虑年龄差异,研究是否有两个以上的人生日相同。

正态分布_实验报告

正态分布_实验报告

一、实验名称正态分布实验二、实验目的1. 了解正态分布的概念和性质。

2. 通过实验验证正态分布的对称性、单峰性和无限延伸性。

3. 掌握使用正态分布表进行概率计算的方法。

4. 分析正态分布在实际问题中的应用。

三、实验原理正态分布,也称为高斯分布,是一种在自然界和社会科学中广泛存在的连续概率分布。

其概率密度函数为:\[ f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} \]其中,\(\mu\) 为均值,\(\sigma\) 为标准差。

正态分布具有以下特点:1. 对称性:正态分布曲线关于均值 \(\mu\) 对称。

2. 单峰性:正态分布曲线只有一个峰值。

3. 无限延伸性:正态分布曲线在 \(\pm\infty\) 处逐渐趋近于 x 轴,但永不与x 轴相交。

四、实验仪器与材料1. 正态分布表2. 计算器3. 随机数生成器4. 数据记录表五、实验过程1. 数据收集:使用随机数生成器生成一组随机数,记录下来。

2. 数据分析:将收集到的数据绘制成直方图,观察数据的分布情况。

3. 验证正态分布特点:a. 观察直方图,判断数据的分布是否呈钟形,即是否存在单峰性。

b. 计算均值和标准差,验证数据的分布是否关于均值对称。

c. 观察直方图,判断数据的分布是否在 \(\pm\infty\) 处逐渐趋近于 x 轴。

4. 概率计算:使用正态分布表,计算指定区间内的概率。

5. 应用分析:结合实际生活或科学问题,分析正态分布的应用。

六、实验结果与分析1. 数据收集:生成一组包含 100 个随机数的样本,样本均值为 50,标准差为 10。

2. 数据分析:将样本数据绘制成直方图,观察数据的分布情况。

直方图呈现钟形,说明数据分布呈单峰性。

3. 验证正态分布特点:a. 样本均值为 50,说明数据分布关于均值对称。

b. 样本标准差为 10,说明数据分布逐渐趋近于 \(\pm\infty\) 处的 x 轴。

粉尘粒径分布测定实验—安德逊移液管法

粉尘粒径分布测定实验—安德逊移液管法

粉尘粒径分布测定实验—安德逊移液管法通风与除尘中所研究的粉尘都是由许多大小不同粉尘粒子所组成的聚合体。

粉尘的粒径分布也叫分散度—即粉尘中各种粒径或粒径范围的尘粒所占的百分数。

以数量统计形式表征的粉尘粒径布称为粉尘粒径数量分布;以质量统计形式表征的粉尘粒径分布称为粉尘粒径质量分布。

粉尘的粒径分布不同,其对人体到的危害以及除尘的机理也都不同,掌握粉尘的粒径分布是进行除尘器设计和研究的基本条件。

一、实验目的(1) 掌握使用移液管法测定粉体粒度分布的原理和方法; (2) 加深对Stokes 颗粒沉降速度方程的理解,灵活运用该方程; (3) 根据粒度测试数据,能作出粒度累积分布曲线主频率分布曲线。

二、实验原理本实验使用液体重力沉降法(安德逊移液管法)来测定分析粉尘的粒径分布。

液体重力沉降法是根据不同大小的粒子在重力作用下,在液体中的沉降速度各不相同这一原理而得到的。

粒子在液体(或气体)介质中作等速自然沉降时所具有的速度,称为沉降速度,其大小可以用斯托克斯公式表示。

μρρ18)(2pL p t gd v -=(1)式中:v t — 粒子的沉降速度,cm/s ; μ — 液体的动力黏度,g/(cm ·s)ρp — 粒子的真密度, g/cm 3; ρL — 液体的密度,g/cm 3 g — 重力加速度,981cm/s 2; d p —粒子的直径, cm 。

由式(1)可得gtHgv d L p L p tp )(18)(18ρρμρρμ-=-=(2)这样,粒径便可以根据其沉降速度求得。

由于沉降速度是沉降高度与沉降时间的比值,以此替换沉降速度。

使上式变为2)(18pL p gd Ht ρρμ-=(3) 式中:H — 粒子的沉降高度,cm ; t — 粒子的沉降时间,s 粒子在液体中沉降情况可用图1表示。

粉样放入玻璃瓶内某种液体介质中,经搅拌后,使粉样均匀地扩散在整个液体中,如图1中状态甲。

经过t 1后,因重力作用,悬浮体由状态甲变为状态乙。

停留时间分布实验报告

停留时间分布实验报告

一、实验目的1. 理解停留时间分布的概念及其在反应器设计、操作和优化中的重要性。

2. 掌握脉冲示踪法测定停留时间分布的方法。

3. 学会分析停留时间分布函数和分布密度函数,并计算其数学特征。

二、实验原理停留时间分布是指物料在反应器内停留时间的概率分布,可用分布函数F(t)和分布密度函数E(t)来描述。

F(t)表示从反应器入口到出口所需时间小于或等于t的物料占总物料的比例,而E(t)表示在时间t内流出的物料占全部流物的比例。

实验中,我们采用脉冲示踪法测定停留时间分布。

该方法通过向反应器内注入一定量的示踪剂,记录示踪剂浓度随时间的变化,从而获得物料在反应器内的停留时间分布。

三、实验设备与材料1. 反应器:管式反应器、釜式反应器2. 示踪剂:荧光素钠3. 测量仪器:紫外-可见分光光度计、蠕动泵、计时器4. 试剂:NaOH溶液、蒸馏水四、实验步骤1. 将荧光素钠溶解于蒸馏水中,配制成一定浓度的示踪剂溶液。

2. 将示踪剂溶液注入反应器入口,开启反应器,记录示踪剂浓度随时间的变化。

3. 利用紫外-可见分光光度计测定示踪剂浓度,计算不同时间点的浓度值。

4. 绘制示踪剂浓度随时间变化的曲线,分析停留时间分布。

五、实验结果与分析1. 分布函数F(t):根据实验数据,绘制F(t)曲线。

从曲线可以看出,管式反应器的F(t)曲线呈单峰分布,釜式反应器的F(t)曲线呈双峰分布。

这表明管式反应器内物料停留时间分布较为均匀,而釜式反应器内物料停留时间分布存在较大的差异。

2. 分布密度函数E(t):根据实验数据,绘制E(t)曲线。

从曲线可以看出,管式反应器的E(t)曲线呈单峰分布,釜式反应器的E(t)曲线呈双峰分布。

这进一步证实了管式反应器内物料停留时间分布较为均匀,而釜式反应器内物料停留时间分布存在较大的差异。

3. 数学特征:计算平均停留时间、方差等数学特征。

管式反应器的平均停留时间较短,方差较小;釜式反应器的平均停留时间较长,方差较大。

利用泊松分布的分布律计算抛硬币的理论值

利用泊松分布的分布律计算抛硬币的理论值

利用泊松分布的分布律计算抛硬币的理论值在抛硬币的实验中,泊松分布可以被应用来估计考虑它的模型,以便得出理论值。

泊松分布,也称为泊松分布,是离散概率分布,它表示随机事件在一段时间内发生的次数的概率。

它最初是由法国数学家威廉•缪尔•泊松在XIX世纪的最后一段时间发明的。

泊松分布可以被应用于抛硬币的实验中,以计算理论值,并分析它们之间的关系。

开始抛硬币,它两面各有一个概率,一面概率为正,另一面概率为负。

因此,如果把它抛出无限次,这些概率会以一定的比例分布,称为理论值。

泊松分布的公式可以用来确定这些理论值。

按照这个公式,可以确定抛出硬币的理论值。

关于抛硬币的理论值的公式可以用以下的形式来表示:n为投掷的次数,P为投掷正面的概率,反之亦然。

因此,用泊松分布的公式,当抛掷n次时,抛出正面的期望次数为n× P = n,抛出反面的期望次数为n × 1 - P = n − P。

此外,还可以用泊松分布来计算抛出正面和反面的概率。

首先,把公式写成以下形式:S(n,P)表示投掷正面n次的概率,S(n,P)=P^n。

因此,投掷正面n次的概率为P^n。

其次,把公式写成以下形式:F(n,P)表示投掷反面n次的概率,F(n, P)= (1-P)^n。

因此,投掷反面n次的概率为(1-P)^n。

最后,泊松分布的公式可以用来计算抛掷硬币的理论值。

比如,抛掷10次的理论结果为,投掷正面的期望次数为10× P = 10,投掷反面的期望次数为10 × 1 - P = 10 − P;投掷正面10次的概率为P^n,投掷反面10次的概率为(1-P)^n。

从上面的分析可以看出,泊松分布可以用来计算投掷硬币的理论值。

它可以用来计算投掷正面和反面的期望次数和概率,从而计算投掷硬币的理论值。

泊松分布可以被应用于许多其他实验中,以估计模型中出现结果的概率,从而得出理论值。

随机误差的统计分布实验报告

随机误差的统计分布实验报告

随机误差的统计分布实验报告摘要:本文通过实验方法对随机误差的统计分布进行了探究。

首先,我们采用了多种测量工具来获取数据。

然后,我们使用统计学方法对数据进行了分析,包括计算平均值、方差和标准差,并对数据进行正态性检验。

最后,我们使用图表展示了数据的分布情况,并对实验结果进行了讨论。

实验目的:1. 了解随机误差的统计分布特性。

2. 通过实验探究不同测量工具对数据分布的影响。

实验装备:1. 电子秤2. 温度计3. 计时器实验方法:1. 准备不同测量工具,并记录其分辨率和误差范围。

2. 使用电子秤测量15个相同重量的物品,记录每个物品的质量。

3. 使用温度计测量15个相同温度的物品,记录每个物品的温度。

4. 使用计时器测量15个相同时间的时间段,记录每个时间段所用时间。

5. 对每组数据进行统计学分析,包括计算平均值、方差和标准差,并进行正态性检验。

6. 使用图表展示数据的分布情况。

实验结果:1. 电子秤数据分布平均值:99.8g标准差:0.6g方差:0.36g²正态性检验结果:通过2. 温度计数据分布平均值:23.4℃标准差:0.3℃方差:0.09℃²正态性检验结果:通过3. 计时器数据分布平均值:30.5s标准差:0.2s方差:0.04s²正态性检验结果:通过实验讨论:1. 通过本实验的结果,我们可以看出,在同一测量条件下,不同的测量工具所得到的数据分布情况并不相同。

2. 电子秤数据呈现出较为正态的分布,这说明在重量的测量中,电子秤的准确性更高。

3. 温度计数据也呈现出较为正态的分布,但是方差和标准差相比于电子秤数据更小,这说明在温度的测量中,温度计的准确性更高。

4. 计时器数据同样呈现出较为正态的分布,但是相对于电子秤和温度计,其方差和标准差更小,这说明在时间的测量中,计时器的准确性更高。

结论:本实验通过探究不同测量工具对数据分布的影响,进一步了解了随机误差的统计分布特性,从而对科学研究、工程设计和质量控制等方面提供了基础性的数据支持。

二项分布计算过程

二项分布计算过程

二项分布计算过程
二项分布是一种重要的离散概率分布,描述了在n次独立重复实验中,成功事件发生的次数x的概率。

二项分布的概率质量函数可以表示为:
P(X = x) = C(n, x) * p^x * (1 - p)^(n - x)
其中,P(X = x)表示成功事件发生x次的概率,C(n, x)表示组
合数,p表示每次实验中成功事件发生的概率,(1 - p)表示每
次实验中失败事件发生的概率。

计算二项分布的过程可以分为以下几个步骤:
1. 确定问题中的参数n、p和x。

2. 计算C(n, x),即组合数,可以使用数学公式C(n, x) = n! / (x! * (n - x)!)来计算。

3. 将参数n、p和x带入概率质量函数,计算P(X = x)。

4. 如果需要计算累积概率,则需要计算P(X ≤ x),可以通过累加P(X = 0)、P(X = 1)、...、P(X = x)得到。

5. 如果需要计算期望和方差,可以使用期望和方差的公式E(X) = np和Var(X) = np(1 - p)。

以上就是计算二项分布的基本过程。

具体计算时,可以使用计算器、统计软件或编程语言来进行计算。

分布系数物料平衡计算公式

分布系数物料平衡计算公式

分布系数物料平衡计算公式在化工工程中,分布系数物料平衡计算公式是非常重要的一部分。

它可以帮助工程师们准确地计算出各种物料在反应过程中的分布情况,从而为工程设计和生产提供重要的参考依据。

本文将介绍分布系数物料平衡计算公式的基本原理和应用方法,并通过实例进行详细说明。

一、分布系数的概念。

分布系数是指在两种相(例如液相和气相、液相和固相等)之间,某种物质在两相之间的分布情况。

在化工工程中,通常用Kd来表示分布系数,它的定义为:Kd = C2/C1。

其中,C1和C2分别表示物质在两相中的浓度。

分布系数的大小反映了物质在两相之间的分布情况,通常情况下,Kd越大,表示物质更倾向于分布在第二相中;Kd越小,表示物质更倾向于分布在第一相中。

二、分布系数的计算方法。

在实际工程中,分布系数的计算需要根据具体的情况和物料性质来确定。

通常情况下,可以通过实验数据或者理论计算来获得分布系数。

以下是一些常用的计算方法:1. 实验法,通过实验测定物质在两相中的浓度,然后根据上述公式计算得到分布系数。

2. 理论计算法,根据物料的性质和反应条件,利用理论模型或者数学模型来计算分布系数。

3. 经验公式法,根据已有的实验数据和经验公式来估算分布系数。

无论采用何种方法,都需要保证计算的准确性和可靠性,以便为工程设计和生产提供可靠的数据支持。

三、分布系数物料平衡计算公式。

在化工工程中,分布系数物料平衡计算公式是用来计算物料在反应过程中的分布情况的重要工具。

它可以帮助工程师们准确地预测反应过程中各种物料在不同相中的分布情况,从而为工程设计和生产提供重要的参考依据。

分布系数物料平衡计算公式的基本原理是利用质量守恒定律和相平衡条件,建立物料在反应过程中的平衡方程,然后通过求解方程组得到物料在不同相中的分布情况。

以下是分布系数物料平衡计算公式的基本形式:m1 = m2 + m3。

其中,m1、m2和m3分别表示物料在反应过程中在液相、气相和固相中的质量。

附面层内速度分布测定实验

附面层内速度分布测定实验

附面层内速度分布测定实验1实验目的⑴熟悉、掌握测量气体压力、速度的基本方法;⑵测定空气纵掠平板流动时附面层内的速度分布。

2实验原理当流体流过壁面时,由于流体本身的粘性作用,物体壁面上的流体与物面的相对运动速度为零。

沿物面法线方向,随离开物面距离的增加,流体的运动速度增加,直到等于当地自由流速度。

这就形成了附面层。

当空气纵向流过平板时,测定离平板前缘距离为x的某一位置处,沿平板壁面垂直方向的速度分布。

通过倾斜式微压计和毕托管测量空气掠过平板时流速。

其空气流速用下式计算:u=(m/s)式中:ρ−空气密度,由室温查空气物理性质表确定(kg/m3)。

g−重力加速度(m/s2)。

∆h−微压计水柱垂直高度(微压计读数乘以修正系数) (mm)3实验仪器设备本实验装置如图3.1所示。

4实验步骤⑴将有机玻璃实验段放在箱式风洞上。

装好实验平板、表架及毕托管,并调好倾斜式微压计。

调整好毕托管探头接触面的初始位置(见指示灯微亮并时暗时亮即可)。

⑵将风洞的风门调整在所需要的位置,开动风洞,使空气在实验段中流过实验平板壁面。

⑶开始测量。

从毕托管探头触及壁面开始每移动0.25mm读一次微压计读数,同时记录下由百分表读出的位移值和微压计读数,直至微压计读数不再升高为止。

⑷关闭风洞,将仪表放回原处。

图3.1实验装置与仪表1.箱式风洞2.实验段3.实验平板4.毕托管5.百分表6.表架7.倾斜式微压表5思考题⑴附面层厚度δ是如何定义的?δ与平板前缘的距离x的变化关系如何?⑵本实验中只测量x等于300mm处的数据,只凭这一组数据能确定附面层的位移厚度δ*和动量损失厚度δ**吗?6实验报告要求⑴记录有关常数来流动压∆h = mmH2O 来流速度u∞= m/s来流温度t f= ℃距离x= mm雷诺数Re x = 附面层厚度δ = mm⑵记录实验数据及计算,确定附面层厚度,位移厚度;⑶以y/δ为纵坐标,u/u∞为横坐标,绘制y/δ−u/u∞曲线;⑷思考题。

实验一常见分布的概率密度、分布函数生成

实验一常见分布的概率密度、分布函数生成

实验一:常见分布的概率密度、分布函数生成实验目的:会利用 Matlab 软件计算离散型随机变量的概率、连续型随机变量概率密度值,以及产生离散型随机变量的概率分布(即分布律)。

利用 Matlab 软件计算分布函数值, 或计算形如事件{X≤x}的概率。

求上α分位点以及分布函数的反函数值。

实验分析:本次实验主要需要运用matlab,掌握常见分布的分布律和概率密度的产生命令,如binopdf,normpdf等,常见分布的分布分布函数命令,如binocdf,normcdf等。

常见分布的分布分布函数反函数命令,如binoinv,norminv等实验过程:1. 事件 A 在每次试验中发生的概率是 0.3(1)在 10 次试验中 A 恰好发生 6 次的概率实验程序>> binopdf(6,10,0.3)运行结果为:ans =0.0368(2)生成事件A发生次数的概率分布实验程序>> binopdf(0:10,10,0.3)运行结果为:ans =Columns 1 through 90.0282 0.1211 0.2335 0.2668 0.2001 0.1029 0.0368 0.0090 0.0014Columns 10 through 110.0001 0.0000(3)在 10 次试验中 A 至少发生 6 次的概率实验程序>> binocdf(6,10,0.3)运行结果为:ans =0.9894(4)设事件A发生次数为X,且X的分布函数为F(x),求F(6.1);又已知F(x)=0.345,求x实验程序>> binocdf(6.1,10,0.3)运行结果为:ans =0.98942.设随机变量 X服从参数是 3 的泊松分布(1)概率 P{X=6}实验程序>> poisscdf(6,3)运行结果为:ans =0.0504(2)X的分布律前七项实验程序>> poisscdf(0:6,3)运行结果为:ans =0.0498 0.1494 0.2240 0.2240 0.1680 0.1008 0.0504 (3)设X的分布函数为F(x),求F(6.1);又已知F(x)=0.345,求x实验程序>> poisscdf(6.1,3)运行结果为ans =0.9665>> poissinv(0.345,3)运行结果为:ans =23.设随机变量 X服从区间[2, 6]上的均匀分布(1))X=4 时的概率密度值实验程序>> unifpdf(4,2,6)运行结果为:ans =0.2500(2)P{X≤5}实验程序>> unifcdf(5,2,6)运行结果为:ans =0.7500(3)若P{X≤x}=0.345,求x实验程序>> unifinv(0.345,2,6)运行结果为:ans =3.38004.设随机变量 X 服从参数是 6 的指数分布(1)X=0,1,2,3,4,5,6 时的概率密度值实验程序>> exppdf(0:6,6)运行结果为:ans =0.1667 0.1411 0.1194 0.1011 0.0856 0.0724 0.0613(2)P{X≤5}实验程序>> expcdf(5,6)运行结果为:ans =0.5654(3)若P{X≤x}=0.345,求x实验程序>> expinv(0.345,6)运行结果为:ans =2.53875.设随机变量 X 服从均值是 6,标准差是2 的正态分布(1)X=3,4,5,6,7,8,9 时的概率密度值实验程序>> normpdf(3:9,6,2)运行结果为:ans =0.0648 0.1210 0.1760 0.1995 0.1760 0.1210 0.0648(2)X=3,4,5,6,7,8,9 时的分布函数值实验程序>> normcdf(3:9,6,2)运行结果为:ans =0.0668 0.1587 0.3085 0.5000 0.6915 0.8413 0.9332 (3) 若P{X≤x}=0.345,求x 实验程序>> norminv(0.345,6,2)运行结果为:ans =5.2023(4)求标准正态分布的上0.05分为点实验程序>> norminv(0.95,0,1)运行结果为:ans =1.6449实验二:随机数的生成实验目的:通过本次实验,了解Matlab在概率与数理统计领域的应用,学会用matlab掌握常见分布的随机数产生的有关命令,掌握利用随机数进行随机模拟的方法。

粒径分布实验

粒径分布实验

实验原始数据记录:
1放大倍数为100的显微镜中目镜刻度尺每格所代表的长度为10μm. 2将粉尘粒子投影径大小的测定结果列于表一中。

(二)实验数据的处理
根据实验的粉尘粒直径分布的计算方法将数据整理成表二
根据表二整理的数据画出粒径分布的直方图,频数曲线及累计频率曲线按教材中的计算方法得出粉尘的特征数,整理成表三。

实验现象:
显微镜观察时,视野中颗粒众多但仅存有极少数的粒径较大以及较小的粒子,大多数的粒子的粒径的相近,且明显集中。

膜阻力分布计算

膜阻力分布计算

4.3 膜污染程度的度量根据标准的达西定律过滤模型,膜通量可用下式表示:)(f p m v R R R P J ++∆=μ (4.8)式中:v J ——膜通量,m 3/m 2.h ;P ∆——膜两侧的压力差,Pa ;μ——溶液的粘度,Pa..s;m R ——膜自身的阻力,与膜孔径大小、孔密度、孔深度等因素有关,m-1; p R ——浓差极化边界层的阻力,m-1;f R ——膜污染产生的总阻力(包括生物堵塞产生的阻力),m-1。

上式表明,膜通量v J 与膜两侧的压力差P ∆成正比,与总阻力成反比。

由式(4.8)可以知道,膜的总阻力是由膜自身的阻力R m 、浓差极化边界层阻力R p 和膜污染产生的阻力R f 三部分组成。

以下利用Darcy 定律分别对1#膜组件和2#膜组件的这三部分阻力进行计算。

4.3.1 膜自身的阻力R mR m 的测定方法:在一定压力下,分别对1#、2#清洁膜组件用自来水进行过滤,此时R p 和R f 均为零,因此式(4.8)可改写为:mR P J μ∆=0 (4.9) 清水实验测得:1#膜组件在P ∆=4.27×103Pa 时,0J =21.55L/m 2.h,代入式(4.9)得:36001055.21100.11027.43331-⨯⨯⨯⨯=m R =7.13×1011 m -1 2#膜组件在P ∆=4.4×103Pa 时,0J =7.3L/m 2.h,代入式(4.9)可得:3600103.7100.1104.43332-⨯⨯⨯⨯=m R =2.17×1012 m -1 4.3.2 膜污染阻力R f膜污染阻力R f 的测定方法:膜在反应器中运行一段时间后(20d ),从反应器中取出,用清水清洗一下,再在一定操作压力下测定其膜通量,此时,膜的浓差极化边界层阻力p R 认为等于零,因此式(4.8)可改写为:)(1f m R R P J +∆=μ (4.10) 整理得:m f R J P R -⨯∆=1μ (4.11) 实验测得:1#膜组件在P ∆=1.0×104Pa 时,1J = 7.5L/m 2.h,代入式(4.11)得:1133411013.73600105.7100.1100.1⨯-⨯⨯⨯⨯=--f R =4.09×1012 m -1 2#膜组件在P ∆=1.53×104Pa 时,1J = 8L/m 2.h,代入式(4.11)可得:1233421017.23600108100.11053.1⨯-⨯⨯⨯⨯=--f R =4.72×1012 m -1 4.3.3 浓差极化边界层阻力R p浓差极化边界层阻力R p 的测定方法:膜在反应器中运行一段时间后,直接在反应器中测定其膜通量。

实验1连续搅拌釜式反应器停留时间分布的测定

实验1连续搅拌釜式反应器停留时间分布的测定

实验一 连续搅拌釜式反应器停留时间分布的测定一、 实验目的(1) 加深对停留时间分布概念的理解; (2) 掌握测定液相停留时间分布的方法; (3) 了解停留时间分布曲线的应用。

(4)了解停留时间分布于多釜串联模型的关系,了解模型参数N 的物理意义及计算方法。

(5) 了解物料流速及搅拌转速对停留时间分布的影响。

二、 实验原理 (1)停留时间分布当物料连续流经反应器时,停留时间及停留时间分布是重要概念。

停留时间分布和流动模型密切相关。

流动模型分平推流,全混流与非理想流动三种类型。

对于平推流,流体各质点在反应器内的停留时间均相等,对于全混流,流体各质点在反应器内的停留时间是不一的,在0~∞范围内变化。

对于非理想流动,流体各质点在反应器内的停留时间分布情况介乎于以上两种理想状态之间,总之,无论流动类型如何,都存在停留时间分布与停留时间分布的定量描述问题。

(2)停留时间分布密度函数E (t )停留时间分布密度函数E (t )的定义:当物料以稳定流速流入设备(但不发生化学变化)时,在时间t =0时,于瞬时间dt 进入设备的N 个流体微元中,具有停留时间为t 到(t +dt )之间的流体微元量dN 占当初流入量N 的分率为E (t )dt ,即()=dNE t dt N(1) E (t )定义为停留时间分布密度函数。

由于讨论的前提是稳定流动系统,因此,在不同瞬间同时进入系统的各批N 个流体微元均具有相同的停留时间分布密度,显然,流过系统的全部流体,物料停留时间分布密度为同一个E (t )所确定。

根据E (t )定义,它必然具有归一化性质:()1∞=⎰E t dt (2)不同流动类型的E (t )曲线形状如图1所示。

根据E (t )曲线形状,可以定性分析物料在反应器(设备)内停留时间分布。

平推流 全混流 非理想流动图1 各种流动的E (t )~t 关系曲线图(3)停留时间分布密度函数E (t )的测定停留时间分布密度函数E (t )的测定,常用的方法是脉冲法。

分布系数的计算公式

分布系数的计算公式

分布系数的计算公式分布系数是用来描述化学物质在两种不同相(如水相和油相)中分配的能力的物理量。

它是一个相对指标,其值越大,说明物质越喜欢分配到某一相中,值越小则说明物质喜欢分配到另一相中。

分布系数通常用Kd来表示,其计算公式为:Kd = [物质]相2 / [物质]相1其中,[物质]相1和[物质]相2分别表示物质在相1和相2中的浓度。

分布系数的大小与物质在两种相中的亲疏水性有关。

分布系数在化学和环境科学中具有重要的应用。

例如,在环境污染物的研究中,分布系数可以用来描述污染物在水和土壤中的分配情况。

在药物研究中,分布系数可以用来评估药物对体内不同组织的亲和力,从而帮助设计更有效的药物。

除了Kd之外,还有其他几个与分布系数相关的物理量。

其中,分配系数Kp是指物质在两种相中的分配比例,其计算公式为:Kp = [物质]相2 / [物质]相1与Kd不同的是,Kp是一个绝对指标,其值不随相的选择而改变。

另外,平衡常数K是描述物质在两种相中的平衡状态的物理量,其计算公式为:K = [物质]相2 / [物质]相1当K大于1时,说明物质更喜欢在相2中存在;当K小于1时,则说明物质更喜欢在相1中存在。

除了上述三种物理量之外,还有一些其他的分布系数相关的参数,如分配系数的逆数K'、分配系数的对数logK等。

这些参数的选择取决于具体应用场景和研究目的。

分布系数是描述物质在两种不同相中分配能力的重要物理量。

它不仅在环境科学和化学研究中有广泛应用,还可以帮助评估药物的亲和力和分布情况。

在具体应用时,需要根据研究目的选择适当的分布系数参数,并结合实验数据进行分析。

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2、第二个任务中计算圆的面积最重要的部分是在运行程序时,要先运行服务器端在运行客户端,否则会无法计算;
3、任务三要求使用多线程实现任务二,这个关键是建立起两个线程之间的连接,实现通信。接着就和任务二相似,运用面积公式就可以求出圆的面积了。
DataInputStream DIS = new DataInputStream(Is);
PrintStream PS = new PrintStream(Os);
for(;;)
{
Scanner in=new Scanner(System.in);
double r=in.nextDouble();
PS.println("r=" + r + " and area= " + res);
}
}
catch (Exception e)
{
}
}
}
Cient端:
import java.io.*;
import .*;
import java.util.Scanner;
public class client
2.实验基本要求
(1)使用DatagramSocket和DatagramSocket实现消息传递。
(2)使用ServerSocket和Socket实现消息传递。







1.实验内容:
(1)写一段出现在某main方法中的java程序片段,用于打开一个最多接收100个字节数据的数据包socket,设置超时周期为50秒。如果发生超时,须在屏幕上显示“接收超时”消息;
PrintStream PS = new PrintStream(Os);
for(;;)
{
String recvStr = DIS.readLine();
double r = Double.valueOf(recvStr);
double res = r * r * Math.PI;
System.out.println(res);
break;
ps.println(s);
ps.flush();
s=sin.readLine();
System.out.println("圆的面积为: "+s+"\n请输入圆的半径:");
}
}
}
服务器端:
import java.io.*;
import .*;
public class Server
byte[] buff = new byte[100];
DatagramPacket dp;
String s;
for (;;)
{
Thread.sleep(5000);
System.out.println("sending...");
s = (new Date()).toString();
buff = s.getBytes();
dp = new DatagramPacket(buff, buff.length, addr, 1313);
ds.send(dp);
}
}
}
Cient端:
import java.io.IOException;
import .*;
public class client
{
public static void main(String[] args) throws Exception
{
public static void main(String args[]) throws Exception
{
Socket socket= new Socket("127.0.0.1", 8888);
InputStream Is = socket.getInputStream();
OutputStream Os = socket.getOutputStream();
{
Socket sc=new Socket("127.0.0.1",4007);
BufferedReader in=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
BufferedReader sin=new BufferedReader(new InputStreamReader(sc.getInputStream()));
{
DatagramSocket ds = new DatagramSocket(1313);
byte[] buff = new byte[100];
DatagramPacket dp = new DatagramPacket(buff, buff.length);
String s;
ds.setSoTimeout(5000);
{
ServerSocket ss = null;
Socket socket = null;
ss = new ServerSocket(8888);
int clientnum =
for(;;)
{
new ServerThread(ss.accept(), clientnum).start();
clientnum++;
(2)考虑一个简单应用,服务器端的功能是计算圆的面积。客户端将圆的半径发送给服务器端,服务器端计算得出的圆面积将发送给客户端,并在客户端显示;
(3)使用多线程实现任务(2)。
2.实验基本步骤:
(1)程序:
Server端:
import .*;
import java.util.*;
public class server
+ "\n Time is: " + s);
}
}
}
实验结果截图:
先运行客户端,在运行服务器,直接超时
先运行服务器,在运行客户端
(2)程序:
客户端:
import .*;
import java.io.*;
public class Client
{
public static void main(String[] args) throws Exception
PrintWriter ps=new PrintWriter(new OutputStreamWriter(sc.getOutputStream()));
System.out.println("请输入圆的半径:");
String s="";
while (true)
{
s=in.readLine();
if (s.equals("88"))
{
public static void main(String[] args) throws Exception
{
DatagramSocket ds = new DatagramSocket();
InetAddress addr = InetAddress.getByName("localhost");
}
public void run()
{
try
{
InputStream Is = socket.getInputStream();
OutputStream Os = socket.getOutputStream();
DataInputStream DIS = new DataInputStream(Is);
for (;;)
{
try
{
ds.receive(dp);
} catch (SocketTimeoutException e)
{
System.out.println("接收超时");
break;
}
s = new String(dp.getData());
System.out.println("Time received from " + dp.getAddress()
{
public static void main(String[] args) throws Exception
{
ServerSocket ss=new ServerSocket(4007);
Socket sc=ss.accept();
BufferedReader in=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
福州大学数学与计算机科学学院
上机实验报告
专业和班级
信息数学02班
姓名
詹小青
成绩
课程名称
分布计算
实验名称
使用数据报和流式Socket实现消息传递







1.实验目的
(1)学习使用DatagramSocket和DatagramSocket实现消息传递
(2)通过使用ServerSocket为服务器端,Socket为客户端实现基于C/S范型的数据通信。
//s=in.readLine();
if (s.equals("88"))
break;
ps.println(r);
ps.flush();
}
}
}
实验结果截图:
(3)程序:
Server端:
import java.io.*;
import .*;
public class server
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