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物理学実験II 「ブラウン運動」に関する情報を載せているページです。
「ブラウン運動」では、原子、分子のランダムな熱運動によって生じる巨視的な物理量の揺らぎを扱う。具体的には、抵抗の熱雑音(電子の熱運動)及び、ねじれ型振動子の熱振動を測定する。この実験を通して、熱雑音についての理解を深めると同時に、微小振動計測の技術と、ランダムプロセスの統計処理について学んでもらう。
実験の詳細については、以下のテキストと資料を参照のこと。
main2021.pdfbrown2019.pdf1日目 brown_day1.odp 2日目 brown_day2.odp 3日目 brown_day3.odp
提出期限: 実験終了後1ヶ月以内(3日で終わっても、4日目を実験終了日とする)
提出場所: 安東准教授にオンラインで提出(試問あり)。 レポートはbrown_andolab at phys.s.u-tokyo.ac.jpに提出すること
ando at phys.s.u-tokyo.ac.jpに連絡して試問の日程調整をすること。
必須課題: 計算課題1,3、実験課題2,6,7
1つ以上の自由課題: 自由なテーマでの計算,実験,考察
実験の感想: 内容、難易度、改善点等
実験で取ったデータを教育用計算機センターや自分のパソコンで解析するために、ここにデータをアップロードできる。
以下にある、自分の組番号のページ(1-A等)に、ファイルをアップロードすること。
上部にある、添付というリンクをクリックすれば、ファイルがアップロードできる。
アップロードにはパスワードが必要なので、実験担当者に聞くように。
2009年
2010年
2011年
2012年
2014年
2015年
2016年
2017年
2018年
2019年
2020年
2021年
ブラウン運動では、測定したデータをどう解析するかが大きな意味合いを持っている。解析が不十分なレポートは減点対象である。実験指導側から、データ解析のツールについて特に指定はしないので、各自好みの方法を用いてよい。
ここでは、どのようなツールを用いて良いのかわからない学生のために、いくつかのツールを紹介する。
Pythonは、数値計算に限定しない汎用のインタープリタ言語である。その適用範囲は広大で、個人が日常の細かい作業を行うのに使うスクリプトから、動的Webページの生成、大掛かりなアプリケーションまで様々に利用されている。Pythonはそもそもモジュールによって機能拡張する事を前提として設計されており、そのため数値計算や数式処理用の拡張モジュールが開発され、科学技術分野で徐々に利用されてきている。
Pythonを利用したデータ解析 (ブラウン運動のデータ解析をPythonで行う例)
Pythonによる科学技術計算 (Pythonを利用した科学技術計算についての解説と、Online Resourceへのリンク集。英語)
Matlabは、行列ベースの汎用数値処理言語である。Matlabには以下のような特徴がある。
Matlabを用いたデータ解析 (ブラウン運動のデータ解析をMatlabで行う例)
Scilabは、INRIAで開発されている、行列ベースの数値解析システムである。機能、文法共にMatlabに非常に良く似ており、ほとんどの目的においてMatlabを置き換えることが可能である。
Scilabを用いたデータ解析 (ブラウン運動のデータ解析をScilabで行う例)
