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@@ -1,127 +0,0 @@
# # Numerische Berechnung der Trajektorien des harmonischen Oszillators
# Die Bewegung eines (gedämpften) harmonischen Oszillators wird durch die DGL zweiter Ordnung
# \begin{equation}
# \frac{d^2 x(t)}{dt^2} + 2 \gamma \frac{d x(t)}{dt} + \omega^2 x(t) = 0\tag{1}
# \end{equation}
# beschrieben.
# Um die DGL numerisch zu lösen, überführen wir sie zunächst in ein System gekoppelter DGLs erster Ordnung:
# \begin{align}
# \frac{d x}{dt} &= f\tag{2}\\
# \frac{d v}{dt} &= g,\tag{3}
# \end{align}
# wobei $v(t) = \dot{x}(t)$ die Geschwindigkeit ist.
# Ihre erste Aufgabe ist es, diese zwei DGL zu vervollständigen (d.h. $f$ und $g$ sind zu bestimmen).
#
# Im folgenden sollen die DGLs numerisch mithilfe des Eulerverfahrens gelöst werden.
# Dazu werden die Ableitungen wie folgt diskretisiert, wobei $\Delta t$ der Wert des Zeitschritts ist, den Sie in der Simulation nutzen:
# \begin{align}
# \frac{d x}{dt} &\approx \frac{x(t+\Delta t) - x(t)}{\Delta t} \tag{4}\\
# \frac{d v}{dt} &\approx \frac{v(t+\Delta t) - v(t)}{\Delta t}\,.\tag{5}
# \end{align}
#
# Setzt man diese Näherungen der Ableitungen in (2) bzw. (3) ein, erhält man eine Approximation für die Änderung von $x$ bzw. $v$ im aktuellen Zeitschritt durch die Beziehungen
# \begin{align}
# x(t+\Delta t) =&\ x(t) + \Delta t \, f\tag{6}\\
# v(t+\Delta t) =&\ v(t) + \Delta t \, g\tag{7} \, .
# \end{align}
# Sie können den Code gleich für den allgemeinen Fall implementieren.
# Führen Sie aber, wie im Aufgabentext erläutert, zunächst im a)-Teil die erforderlichen Simulationen für den ungedämpften harmonischen Oszillator ($\gamma = 0$) durch, danach im b)-Teil mit dem angegebenen Wert für $\gamma$.\\
# Berechnen und plotten Sie im Verlauf der Simulationen auch die Gesamtenergie als Funktion der Zeit, $E(t) = T(t) + V(t)$, wobei $T(t)$ die Zeitentwicklung der kinetischen Energie und $V(t)$ die potenzielle Energie als Funktion der Zeit ist.
# (Sie können annehmen, dass die Masse des Oszillators $m=1$ ist.)
# In[ ]:
# Hilfreiche Pakete
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
# Konstanten
from scipy.constants import g
# Sinnvolle Konstanten
x0 = 1
v0 = 0
omega0 = 1
gamma = 0
dt = 1e-2 # Kleiner Zeitschritt
tmax = 20 # Max time for the algorithm to terminate
# Initial values
x_t = [x0]
x_t_exact = [x0]
v_t = [v0]
v_t_exact = [v0]
T_t = [0.5*v0*v0]
V_t = [0.5*omega0*omega0*x0*x0]
E_t = [T_t+V_t]
# exakter Wert der Energie:
E_exact = E_t[0]
Ediff_t = [0]
# Implementation of the Euler-Algorithm
for _ in range(int(tmax // dt)):
f = ???
x = x_t[-1] + f * dt # Calc new position
v = ??? # calc new velocity
x_t.append(x)
v_t.append(v)
x_exact = ???
v_exact = ???
x_t_exact.append(x_exact)
v_t_exact.append(v_exact)
T = ???
V = k/2 * x^2 *
E = T + V
T_t.append(T)
V_t.append(V)
E_t.append(E)
Ediff_t.append(E-E_exact)
# TIPP: Zum erstellen mehrerer Plots auf einmal, siehe z.B.:
# https://matplotlib.org/3.1.1/gallery/subplots_axes_and_figures/subplot.html
kwargs = {'c':'b'}
font_kwargs = {'fontsize':14}
times = np.arange(0,len(x_t))*dt
abs_max = max(x_t, key=abs)
fig,ax = plt.subplots(1,4,figsize=(10,5))
#actual plots
ax[0].plot(times,x_t,**kwargs)
ax[1].plot(x_t,v_t,**kwargs)
ax[2].plot(times,T_t,label = "T")
ax[2].plot(times,V_t,label = "V")
ax[2].plot(times,E_t,label = "E = T+V")
ax[3].plot(times,Ediff_t,label = "Fehler in der Energie")
#style changes
ax[0].set_xlim(0,len(x_t)*dt)
ax[0].set_ylim(-abs_max,abs_max)
ax[0].set_xlabel("t",**font_kwargs)
ax[0].set_ylabel("$x(t)$",**font_kwargs)
ax[1].set_xlabel("$x(t)$",**font_kwargs)
ax[1].set_ylabel("$v(t)$",**font_kwargs)
ax[2].set_xlim(0,len(x_t)*dt)
ax[2].set_ylim(-abs_max,abs_max)
ax[2].set_xlabel("t",**font_kwargs)
ax[2].set_ylabel("Energies",**font_kwargs)
ax[2].set_xlim(0,len(x_t)*dt)
ax[2].set_ylim(-abs_max,abs_max)
ax[2].set_xlabel("t",**font_kwargs)
ax[2].set_ylabel("Differenz",**font_kwargs)
plt.legend()
plt.show()

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@@ -0,0 +1,114 @@
# # Numerische Berechnung der Trajektorien des harmonischen Oszillators
# Hilfreiche Pakete
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
# Konstanten
from scipy.constants import g
# Sinnvolle Konstanten
def run_sim(gamma = 0, dt = 1e-2):
x0 = 1
v0 = 0
omega0 = 1
tmax = 20 # Max time for the algorithm to terminate
# Initial values
x_t = [x0]
x_t_exact = [x0]
v_t = [v0]
v_t_exact = [v0]
T_t = [0.5*v0*v0]
V_t = [0.5*omega0*omega0*x0*x0]
E_t = [T_t[0]+V_t[0]]
# exakter Wert der Energie:
E_exact = E_t[0]
Ediff_t = [0]
# Implementation of the Euler-Algorithm
for i in range(int(tmax // dt)):
f = v_t[-1]
x = x_t[-1] + f * dt # Calc new position
# Change this for the damped one
#v = v_t[-1] - dt * omega0 ** 2 * x_t[-1] # undamped
v = v_t[-1] + dt * ( -2 * gamma * v_t[-1] - omega0 ** 2 * x_t[-1]) # damped (general)
x_t.append(x)
v_t.append(v)
# Q: Wofuer werden die exacten Werte gebraucht wenn sich die
# exacte Energie nicht aendert?
x_exact = x0 * np.exp(-gamma * i * dt) * np.cos(omega0 * i * dt)
v_exact = -omega0 * x0 * np.exp(-gamma * i * dt) * np.sin(omega0 * i * dt)
x_t_exact.append(x_exact)
v_t_exact.append(v_exact)
# calculate the energy based on current velocity and position
T = 1/2 * v ** 2
V = 1/2 * omega0 ** 2 * x ** 2
E = T + V
T_t.append(T)
V_t.append(V)
E_t.append(E)
Ediff_t.append(E-E_exact)
# TIPP: Zum erstellen mehrerer Plots auf einmal, siehe z.B.:
# https://matplotlib.org/3.1.1/gallery/subplots_axes_and_figures/subplot.html
kwargs = {'c':'b'}
font_kwargs = {'fontsize':14}
times = np.arange(0,len(x_t))*dt
abs_max = max(x_t, key=abs)
fig,ax = plt.subplots(1,4,figsize=(18,7))
#actual plots
ax[0].plot(times,x_t,**kwargs)
ax[0].plot(times,x_t_exact,'r--', label="exakt") # add exact values to plot
ax[1].plot(x_t,v_t,**kwargs)
ax[1].plot(x_t_exact,v_t_exact,'r--') # add exact values to plot
ax[2].plot(times,T_t,label = "T")
ax[2].plot(times,V_t,label = "V")
ax[2].plot(times,E_t,label = "E = T+V")
ax[3].plot(times,Ediff_t,label = "Fehler in der Energie")
#style changes
ax[0].set_xlim(0,len(x_t)*dt)
ax[0].set_ylim(-abs_max,abs_max)
ax[0].set_xlabel("t",**font_kwargs)
ax[0].set_ylabel("$x(t)$",**font_kwargs)
ax[1].set_xlabel("$x(t)$",**font_kwargs)
ax[1].set_ylabel("$v(t)$",**font_kwargs)
ax[2].set_xlim(0,len(x_t)*dt)
ax[2].set_ylim(-abs_max,abs_max)
ax[2].set_xlabel("t",**font_kwargs)
ax[2].set_ylabel("Energies",**font_kwargs)
ax[2].set_xlim(0,len(x_t)*dt)
ax[2].set_ylim(-abs_max,abs_max)
ax[2].set_xlabel("t",**font_kwargs)
ax[2].set_ylabel("Differenz",**font_kwargs)
# Generate the legend for all subplots
plt.legend(handles=[ax[0].lines[0], ax[0].lines[1], ax[1].lines[0], ax[1].lines[1], ax[2].lines[0], ax[2].lines[1], ax[2].lines[2], ax[3].lines[0]], loc='upper right')
plt.tight_layout() # Make sure the legend doesn't cover any plot
plt.savefig(f"Hahn_gamma={gamma};dt={dt}.png")
for dt in [1e-2, 1e-3, 1e-4]:
run_sim(0, dt)
for gamma in [0.1, 1, 1.2]:
run_sim(gamma, 1e-4)

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@@ -0,0 +1,18 @@
let
pkgs = import <nixpkgs> {};
in pkgs.mkShell {
packages = [
(pkgs.python3.withPackages (python-pkgs: with python-pkgs; [
pandas
numpy
seaborn
matplotlib
setuptools
scipy
uncertainties
pillow
sympy
requests
]))
];
}

BIN
S2/CWR/pdfs/Uebung1.pdf Normal file
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62
S2/ExPhyII/VL/ExIIVL3.typ Normal file
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@@ -0,0 +1,62 @@
#import "../preamble.typ": *
#show: conf.with(num: 3)
= Wiederholung
Es wurde das Coulomb'sche Gesetz wiederholt und auf das Gedankenexperiment eingegangen, welche Ladung entstehen wuerde wenn man jedem Atom eines Metallblockes ein Elektron wegnehmen wuerde.
bla \
sf
= Experimente
- *Drahtfigur (aus Papier)*, wobei die Papierstreifen sich mit der gleichen Ladung aufladen und sich so gegenseitig abstossen
- *Das Elektroskop* ist ein Instrument zum Nachweis von Ladungen
- *Seifenblasentennis*\
Es wirkt eine abstossende Kraft zwischen gleichen Ladungen.
- *Ping-Pong*\
Erstes Experiment zur Demonstration von Ladungsuebertragung. Es wirkt Influenz und Ladungstransport. \
- *Ladungstransport mit Kelvin'schen Wassertropfgenerator*\
Hier werden Ladungen ueber geladene Wassertropfen transportiert. \
- *Visualisierung von Feldlinien* \
Ein Plattenkondensator erzeugt ein Elektrisches Feld zwischen den beiden Platten. Diese Feldlinien koennen durch Staub (welcher zum Dipol wird) sichtbar gemacht werden.
== 1.2. Das Elektrische Feld $arrow(E)$
Bringe Testladung $q_2 $ in die Naehe von $q_1 $, Wechselwirkung kann mit $arrow(F)_(c) $
beschrieben werden. Wocher wissen die Ladungen voneinander?
$==>$ Ladungen veraendern den Raumum sich. Diese erzeugen ein elektrisches Feld $arrow(E)$ (Unabhaengig von der Anwesenheit von $q_2 $).
Testladung $q + q_2 = q$.
Elektrisches Feld
$
arrow(E):= (arrow(F)_(n) ) / (q) = (q_1) / (4 pi epsilon_0 ) (arrow(r)) / (r^2 ) \
[E]= N/C = V/m \
==> "Feldlinien bilden ein Vektorfeld"
$
Als Konvention beginnen die Feldlinien bei positiven und enden bei negativen Ladungen
Die Kraft, welche das E-Feld auf eine Ladung $q$ an $arrow(r)$ ausuebt ist duch $arrow(F)= q arrow(E) (arrow(r))$ gegeben. \
Das Elektrische Feld gibt sich zu (Ladung $q$ erzeugt ein E-Feld) $
arrow(E)= (1) / (4 pi epsilon_0 ) q_1 (arrow(r)) / (r^2 ). $
Feldlinien dienen als Hilfsmittel zur Veranschaulichung von Vektorfeldern.
- Die Richung des Feldes ist durch Tangenten an der Feldlinie angegeben
- Spezialfaelle sind das homogene $arrow(E)= arrow(E) (t)$ und das stationaere Feld $arrow(E)= arrow(E) (arrow(r))$
Betrag der Felder wird durch die Dichte der Feldlinien angegeben.
Zeichnung eines Dipolfeldes.

BIN
S2/ExPhyII/pdfs/ExIIVL3.pdf Normal file
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@@ -16,3 +16,5 @@
// load the document
body
}