Öltropfenexperiment und Ladungsquantisierung

Wie man systematisch zeigt, dass die resultierenden Ladungen im Öltropfen-Experiment ganze Zahlen multipliziert mit sind e mit anderen Worten, wie man extrahiert e aus den Daten?

Diese Frage ist sehr vage. Ich habe keine Ahnung, was Sie fragen. Du gibst keine Hintergrundinfos.
Mehr zu Millikans Öltropfen-Experiment: physical.stackexchange.com/search?q=millikan+oil
Ich gebe eine vereinfachte Version dieser Frage als Problem in Modern Physics. Studenten mit Zwangsstörungen finden einige ziemlich anständige Lösungen. Allerdings gibt es oft einige Verwirrung darüber, was genau die Daten in Milikans Experiment sind, und Sie sollten mit ziemlicher Sicherheit sagen, was Sie davon halten, damit alle auf dem gleichen Fuß stehen.
@richard: Ist das nicht etwas, was in der Grundlagenphysik für Studienanfänger gelehrt wird? Außerdem erklärt der von Ihnen verlinkte Artikel alles im Detail, sodass ich den Sinn der Frage nicht verstehe.
Soweit ich weiß, spielt man mit verschiedenen Werten herum, bis man einen findet, der am besten passt. Ich muss zugeben, dass ich keine systematische Vorgehensweise kenne. Ich wäre an einer Erklärung für ein systematisches Verfahren interessiert, wenn jemand eine Antwort geben möchte. Übrigens vermute ich, dass die Ablehnung und Kritik auf einem Missverständnis Ihrer Frage beruhen. Die Frage ist, wie Sie ausgehend von einer Liste von Gebühren die Menge finden, von der sie alle ganzzahlige Vielfache sind. Insbesondere wenn man bedenkt, dass es experimentelle Fehler in den Ladungen geben wird.

Antworten (2)

Um auf John Rennies Kommentar im Kommentarbereich bezüglich der Existenz eines systematischen, von menschlichen Vermutungen unabhängigen Algorithmus zur Bestimmung der LCM einer Datenreihe bei Vorhandensein signifikanter experimenteller Fehler und ohne die Hilfe von Einzelelektronen-geladenen Tröpfchen einzugehen eine menschlich vernünftige Vermutung:

a = 12.5654;
L = 400;
list = Table[a (RandomInteger[{6, 35}] + RandomReal[{-0.25, 0.25}]), {k, L}];
f[b_] := Module[{g = Nearest[b Range[L]]}, Sum[Abs[g[list[[k]]][[1]] - list[[k]]], 
{k, L}]/b];
ListPlot[list, PlotRange -> All]
Plot[f[x], {x, 6, 15}, PlotRange -> All]

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Es gibt keine Möglichkeit, dass ein Mensch sich dieses Diagramm der verrauschten Rohdaten ansehen und das LCM erraten könnte, aber ein Computer kann damit gut umgehen. Beachten Sie, dass dies zuverlässig das LCM anzeigt, obwohl der „Messfehler“ in der Größenordnung von 50 % liegt. Ich habe gleichmäßig verteilte Fehler verwendet, aber es funktioniert genauso gut mit Gauß-verteilten Fehlern.

Als interessanter mathematischer Nebeneffekt erscheint das LCM in Abwesenheit von Rauschen als die größte Nullstelle der Gütefunktion, die eine Folge von Nullstellen aufweist, deren Nullstellendichte tendenziell gleich ist ( A X ) 1 Wo A ist das LCM und X ist die Vermutung. Als X 0 das es eine oszillierende Singularität gibt, und z X > A , es gibt keine weiteren Nullen.

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Gibt es eine Möglichkeit, dass Sie den Code auch erklären können? Außerdem ist es Mathematica?

Wenn das Experiment mit ausreichender Genauigkeit durchgeführt wurde, sollte ein einfaches Auftragen der berechneten Ladungswerte eine offensichtliche Häufung ergeben. (Zwei Messungen pro Teilchen: Masse aus der Geschwindigkeit des freien Falls und Spannung zum Erreichen der Nullgeschwindigkeit, so erinnere ich mich an das Experiment, aber das stammt aus einer fünfzig Jahre alten Erinnerung an die Physik der High School ... Spannung / Masse darstellen.)

RJDoe hat eine Reihe von Anweisungen (mit einer amüsanten apokalyptischen Schlussfolgerung) zum Schreiben einer etwas anderen Version des Experiments: http://www.phys.ksu.edu/personal/cocke/classes/phys506/aasamplewriteup.htm , wobei sowohl a Abwärts- und Aufwärtsbeschleunigung, um drei Geschwindigkeiten pro Teilchen zu erhalten. Ich frage mich, ob das möglicherweise den Vorteil hat, dass Sie nicht auf einen zuvor gemessenen Wert für die Viskosität von Luft angewiesen sind.

Ich sehe, dass DumpsterDoofus seinen Ärger über einen Mangel an Bemühungen ausdrückt und schlage vor, dass die Verwendung von http://webphysics.davidson.edu/applets/pqp_preview/contents/pqp_errata/cd_errata_fixes/section4_5.html ihn vielleicht besänftigen würde, um Kuppel-"Daten" zu generieren . Es wäre interessanter, die auf diese Weise gesammelten Daten zu sehen, als sich seine Datengenerierung anzusehen, von der ich vermute, dass sie sich sehr von der unterscheidet, die Millikan gesammelt hat. (Ich bin auch nicht der Meinung, dass wir eine solche Datenanalyse ohne Computer nicht hätten durchführen können.)

Entschuldigung, ich hätte in meiner Antwort wahrscheinlich etwas klarer sein sollen: Ich habe nicht gesagt, dass eine solche Datenanalyse ohne Computer unmöglich ist, ich habe gesagt, dass es für das Beispiel, das ich gegeben habe, für Menschen schwierig wäre, das zu sehen Clusterbildung. In tatsächlichen Charged-Drop-Experimenten gibt es genügend niederganzzahlig geladene Tröpfchen, sodass Sie sich die Daten ansehen und die Antwort erraten können; Der Sinn meiner Antwort bestand darin, einen allgemeinen, menschenunabhängigen Algorithmus zum Schätzen von LCMs auf verrauschten Daten mit nicht offensichtlicher Clusterbildung und großen Ladungsmengen bereitzustellen.
Aber ich denke, die Millikan-Daten wurden (zumindest soweit ich mich erinnere) als typischerweise einfach oder doppelt oder dreifach geladene Tröpfchen dargestellt, daher denke ich, dass Ihr computergeneriertes Beispiel kein realistisch konstruiertes Beispiel war.
Ja, Sie erinnern sich richtig. Wenn Sie das Millikan-Tröpfchen-Experiment durchführen, haben die Tröpfchen normalerweise nur ein paar Elektronen, wenn sie richtig hergestellt werden, daher ist es nicht schwer, die Ladung abzuschätzen, indem Sie sich nur die Daten ansehen, weshalb es in einigen Physiklabors für Studienanfänger durchgeführt wird. Der Sinn meiner Antwort bestand darin, die allgemeinere Frage zu beantworten, wie das Problem für ähnliche Arten von Datenanalysen angegangen werden kann, die verrauschte, quantisierte Daten umfassen, die für menschliche Angriffe nicht zugänglich sind, anstatt nur Millikan-Drop-Daten.
Es ist sehr schwierig, in der Praxis auf nur wenige Elektronen herunterzukommen (obwohl dies die idealisierte Version des normalerweise vorgestellten Experiments ist). In Milikens eigentlichem Experiment ließ er einen einzelnen Tropfen auf und ab laufen, bis eine Ladung zufällig durch Umgebungsionisation aufgehoben wurde. Dann berechnen Sie die Differenz der Änderungen davor und danach, wie sie aus der Spannung-Geschwindigkeits-Beziehung abgeleitet werden. Wiederholen Sie dies mit vielen Tropfen und mehreren Neutralisationsereignissen pro Tropfen, und Sie können es sehr gut machen, aber es erfordert viel Geduld.