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Mathe matica軟件在物理教學中的應用——以黑體輻射有關公式為例

2015-07-14 03:17:12李寅杰
物理通報 2015年12期

李寅杰 徐 慧

(南京師范大學附屬中學 江蘇 南京 210003)

1 引言

在物理教學中,在講解一些具有復雜表達式的物理問題時,常受限制于學生當前的知識水平,只能一帶而過,導致學生對知識死記硬背,理解淺顯.Mathematica是Wolfram公司開發的科學計算軟件,具有強大的數值計算能力[1].利用 Mathematica軟件可解決數學計算的困難,還可以得到直觀的圖像,讓很多復雜問題清晰直觀,使學生輕松、深入地理解物理概念、公式.本文以黑體輻射中的普朗克公式為例,通過數值擬合和符號運算,驗證在低頻率范圍與瑞利-金斯公式的符合度問題.

2 正文

2.1 概述

瑞利-金斯公式是由英國物理學家瑞利和金斯提出,用于描述黑體輻射問題光譜能量分布,表達式為

其中ρ為熱輻射能量密度,ν為熱輻射頻率,T為熱力學溫度,c為真空中光速,h為普朗克常量,k為玻爾茲曼常數.該公式在長波區域與實驗符合較好,但在短波區域,會導致能量無限大的荒謬結果,也就是當時著名的“紫外災難”.

普朗克公式是德國物理學家普朗克提出,用于描述黑體輻射問題光譜能量分布的公式.表達式為

其中ρ為熱輻射能量密度,ν為熱輻射頻率,T為熱力學溫度,c為真空中光速,h為普朗克常量,k為玻爾茲曼常數.這一公式彌補了之前瑞利-金斯公式和維恩位移定律的不足,與實驗吻合度高.

我們利用Mathematica軟件進行模擬時,為了使數據直觀且便于輸入,取能量的單位為10-20J,頻率ν的單位為1013Hz,熱力學溫度T的單位為100 K,普朗克常量h取6.626 069 572 9×10-34J·s[2],光速c取299 792 458m·s-1[3],玻爾茲曼常數k取1.380 648 813×10-23J·K-1[4].代入數據后,普朗克公式的表達式可寫為

2.2 數值模擬

將式(1)輸入,證明普朗克公式在低頻率區域轉化為瑞利-金斯公式,按照普朗克公式在低頻率區域取值后,可以擬合為瑞利-金斯公式.首先考慮溫度為100K的情況,取溫度為1,從ν=0.000 1開始,每次間隔0.000 1,一直到0.002,取點.得到

(0.000 1,2.049 18×10-8)

(0.000 2,8.194 77×10-8)

(0.000 3,1.843 38×10-7)

(0.000 4,3.276 33×10-7)

(0.000 5,5.118 04×10-7)

(0.000 6,7.368 21×10-7)

(0.000 7,1.002 65×10-6)

(0.000 8,1.309 28×10-6)

(0.000 9,1.656 65×10-6)

(0.001 0,2.044 76×10-6)

(0.001 1,2.473 57×10-6)

(0.001 2,2.943 04×10-6)

(0.001 3,3.453 16×10-6)

(0.001 4,4.003 88×10-6)

(0.001 5,4.595 19×10-6)

(0.001 6,5.227 05×10-6)

(0.001 7,5.899 43×10-6)

(0.001 8,6.612 30×10-6)

(0.001 9,7.365 64×10-6)

(0.002 0,8.159 42×10-6)

由于瑞利-金斯公式的形式為ρ~Tν2,所以我們對這些數據用二次函數擬合.將散點和擬合出的函數繪制出,并顯示在同一坐標系中,可以清晰地看出,完美符合二次曲線,如圖1所示.(在這里Mathematica為了使圖像美觀,將y軸右移,實質上該圖像ν≥0.)

圖1

我們依次考慮溫度為300K,500K,900K和1 000K的情況,代碼與之前幾乎相同,擬合的結果為:

300K:R=-2.610 7×10-9+

1.332 26 ×10-5ν+6.133 54ν2

500K:R=-2.611 68×10-9+

1.332 71 ×10-5ν+10.232 9ν2

700K:R=-2.612 1×10-9+

1.332 9 ×10-5ν+14.332 2ν2

900K:R=-2.612 33×10-9+

1.333 01 ×10-5ν+18.431 6ν2

1 000 K:R=-2.612 41×10-9+

1.333 04 ×10-5ν+20.481 3ν2

我們著手進行兩公式的轉化,觀察不同溫度下R函數,一次項系數、常數項的數量級與二次項系數的數量級相差巨大,而且瑞利-金斯公式中只含二次項,故舍去常數項和一次項.現在R函數與瑞利-金斯公式在形式上相一致,只需驗證二次項系數.由于二次項系數與T成正比,所以對R函數的系數與溫度(表1)進行線性擬合.

表1 函數的系數與溫度值

由于一次項系數遠大于常數項,故舍去常數項,Rho=2.049 67t.這與現在單位制下的瑞利-金斯公式:ρ=2.049 66Tν2,幾乎完全相同,由此可知,普朗克公式在長波區域可轉化為瑞利-金斯公式.

而當我們將散點范圍增大時,可見到在高頻區域,二者出現較大偏差.取溫度為1,ν=0.000 1開始,每次間隔0.01,一直到0.2,取點.將瑞利-金斯公式的圖像和普朗克公式的散點繪出,并顯示在同一坐標系中,得到圖2.清晰地看出,在短波區域,二者的差別不斷增大.

圖2

3 反思

觀察數值模擬的數據,在第6位有效數字處與公式不同,分析原因及改進措施:

(1)Mathematica使用過程中分布計算,導致第一步保留的有效數字不足.應當一次性鍵入算式,只保留一次有效數字.

經過驗證,由于Mathematica本身可以儲存較多位數,所以對于此處的5位小數結果,是否一步計算并無差別.

(2)在二次擬合時選用了ax2+bx+c的形式,可以嘗試使用ax2,ax2+bx,ax2+c等形式,看是否可以減少誤差.在線性擬合時選用了kx+b的形式,可以嘗試使用kx形式,看是否可以減少誤差.

經過驗證,當選擇ax2和kx時,得到的結果是2.049 66T,確實可以減少誤差.我們從中可以受到啟發,既然是驗證性質的,就可以根據已知進行盡量精確的擬合,這樣才能提高結果的準確性.

4 總結

Mathematica具有清晰、直觀的特點,可較好地演示.同時其擁有強大的計算、繪圖功能,可以快速、準確地完成計算和推導.對于一些難以計算、推導過程的知識點,Mathematica的使用可能會帶來意想不到的效果.在科學飛速發展的今天,Mathematica為物理教學開辟了一條新思路.

1 https:∥zh.m.wikipedia.org/wiki/Mathematica

2 http:∥ physics.nist.gov [Thursday,02-Jun-2011 21:00:12EDT]. National Institute of Standards and Technology,Gaithersburg,MD 20899

3 Penrose,R (2004).The Road to Reality:A Complete Guide to the Laws of the Universe.Vintage Books.pp.410-1.ISBN 978-0-679-77631-4

4 http:∥physics.nist.gov/constants [Thursday,02-Jun-2011 21:00:12EDT]. National Institute of Standards and Technology,Gaithersburg,MD 20899

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