大学物理实验思考题大全 全免费.doc

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1、大学物理实验思考题。。。完整版。。。有多大的用处你们懂得——来源:fly人高远的口志相关答案力学和热学电磁学光学近代物理1.是否可以测摆动一次的时间作周期值?为什么?答:不可以。因为一次测最随机误差较大,多次测量可减少随机误差。2.将一半径小于下圆盘半径的圆盘,放在下圆盘上,并使屮心一致,讨论此时三线摆的周期和空载时的周期相比是增大、减小还是不一定?说明理由。答:当两个圆盘的质量为均匀分布时,与空载时比较,摆动周期将会减小。因为此时若把两盘看成为一个半径等于原下盘的圆盘时,其转动惯量10小于质量与此相等的同直径的圆盘,根据公式(3

2、-1-5),摆动周期T0将会减小。3.三线摆在摆动屮受空气阻尼,振幅越来越小,它的周期是否会变化?对测量结果影响大吗?为什么?答:周期减小,对测量结果煤响不大,因为木实验测量的时间比较短。实验2金属丝弹性模量的测量1.光杠杆有什么优点,怎样提高光杠杆测量的灵敏度?答:优点是:可以测最微小长度变化最。提高放大倍数即适当地增大标尺距离D或适当地减小光杠杆前示脚的垂肓距离b,可以提高灵敏度,因为光杠杆的放大倍数为2D/b。2.何谓视差,怎样判断与消除视差?答:眼睛对着日镜上、下移动,若望远镜十字叉丝的水平线与标尺的刻度有相对位移,这种现

3、象叫视差,细调调焦手轮可消除视差。3.为什么要用逐差法处理实验数据?答:逐并法是实验数据处理的一种基木方法,实质就是充分利用实验所得的数据,减少随机误差,具有对数据取平均的效果。因为对有些实验数据,若简单的取各次测量的平均值,屮间各测量值将全部消掉,只剩始末两个读数,实际等于单次测量。为了保持多次测量的优越性,一般对这种自变量等间隔变化的情况,常把数据分成两组,两组逐次求差再算这个差的平均值。实验三,随即误并的统计规律1.什么是统计直方图?什么是正态分布曲线?两者有何关系与区别?答:对某一物理量在相同条件下做n次重复测量,得到一系

4、列测量值,找出它的最大值和最小值,然后确定一个区间,使其包含全部测量数据,将区间分成若干小区间,统计测量结果出现在备小区间的频数M,以测量数据为横坐标,以频数M为纵坐标,划岀齐小区问及其对应的频数高度,则可得到一个矩形图,即统计直方图。如果测量次数愈多,区间愈分愈小,则统计育方图将逐渐接近一条光滑的曲线,当n趋向于无穷大时的分布称为正态分布,分布曲线为正态分布曲线。2.如果所测得的一组数据,其离散程度比表屮数据大,也就是即S(x)比较大,则所得到的周期平均值是否也会差异很大?答:(不会有很大并距,根据随机误并的统计规律的特点规律,

5、我们知道当测量次数比较大时,对测量数据取和求平均,正负误差儿乎相互抵消,各误差的代数和趋于零。实验四电热法测量热功当量1.该实验所必须的实验条件与采用的实验基本方法各是什么?系统误差的來源可能有哪些?答:实验条件是系统与外界没有较大的热交换,并且系统(即水)应尽可能处于准静态变化过稈。实验方法是电热法。系统谋差的最主要来源是系统的热量散失,而终温修正往往不能完全弥补热量散失对测量的影响。其他來源可能有①水的温度不均匀,川局部温度代替整体温度。②水的温度与环境温度并异较大,从而给终温的修正带来误差。③温度,质量及电功率等物理量的测量

6、误差。2.试定性说明实验屮发生以下情况时,实验结果是偏大还是偏小?(1)搅拌时水被溅出;答:实验结果将会偏小。水被溅出,即水的质量减少,在计算热功当量时,还以称横水的质量计算,即认为水的质量不变,但是由于水的质量减少,对水加热时,以同样的电功加热,系统上升的温度要比水没有上升时的温度要高,即水没溅出在同样电功加热时,应上升T度,而水溅出后上升的温度应是T+AT度。用,有Q=CcimiT),,分母变大J变小。(2)搅拌不均匀;答:J偏大、偏小由温度计插入的位置与电阻丝Z间的距离而定。离电阻丝较远时,系统温度示数比,匀均系统温度低,设

7、T为均匀系统温度,温度计示值应为T-AT,用J=A/0计算,分母变小,则J变大;离电阻丝较近时,温度计示值应为T+AT,分母变大,因而J变小。(3)室温测得偏高或偏低。答:设00为室温,若测得值偏高时,测量得到的温度值为00+A9;偏低ZW时,测量温度值为00-A0,在计算温度亏损时,dTi=k(Ti-0),k是与是室温无关的量(k与室温有关),只与降温初温和降温终温以及降温时间有关,测得室温偏高时,dTi=k[Ti-(00+AO)J,fij:秒内的温度亏损dTi小于实际值,t秒末的温度亏损8Ti=^k[Ti-(00+A0)]o此

8、值小于实际值,由于散热造成的温度亏损6Ti=TfbTf修正后的温度TF为:Tfz=Tf-8Ti,6Ti为负值,当测量值低于实际室温时,§Ti的绝对值变小:Tfr=Tf+I8TiI,即T件变小,AT变小(其中AT=T件Tf初,Tf初:升温初始值),

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