MakarovSuites
Deutsch
EnglishDeutschРусскийУкраїнськаFrançaisEspañolItalianoPolski
Kontakt & Lizenzen

Physics / Astronomy / Earth

Polarlicht (Magnetosphäre)

Ein geladenes Teilchen auf einer echten Dipol-Feldlinie: es wird gespiegelt, bevor es die Atmosphäre erreicht, oder es fällt aus - entschieden allein durch seinen Pitchwinkel.

Polarlicht (Magnetosphäre) — Bild aus der Anwendung
Bild aus der Anwendung

Was passiert

Das Magnetfeld eines Planeten ist (in guter Näherung) ein schlichter Dipol - dieselbe Form wie bei einem Stabmagneten, nur riesig. Ein geladenes Teilchen, das auf einer Feldlinie gefangen ist, spiralt an ihr entlang, und während das Feld zu den Polen hin stärker wird, zwingt dasselbe Erhaltungsgesetz, das die Pirouette einer Eiskunstläuferin mit angelegten Armen beschleunigt, auch die Kreisbewegung des Teilchens um die Feldlinie schneller zu werden - und da seine Gesamtgeschwindigkeit sich nie ändert, muss seine Bewegung ENTLANG der Feldlinie dafür langsamer werden. Wird es überwiegend quer zum Feld gestartet (steiler Pitchwinkel), kommt es lange vor der Atmosphäre zum Stehen und kehrt um - ein magnetischer Spiegel. Wird es überwiegend längs des Feldes gestartet (flacher Pitchwinkel), gibt es zu wenig Querbewegung zum Umwandeln, und es reitet die Feldlinie geradewegs hinunter in die Atmosphäre - Ausfall, und genau das zieht das Polarlicht zu einem Ring um jeden Pol zusammen.

Gleichungen des Moduls
Gleichungen
μ = v_perp² / B (erste adiabatische Invariante)
Magnetische Reflexion an der Stelle B = B₀ / sin² α₀
Dipol: B ∝ √(1 + 3 sin² λ) / r³;  Verlustkegel → Aurora
Verlustkegel am Äquator der Schale L:  sin²α_lc = 1/L³ / √(4 − 3/L):  16.3° bei L = 2, 8.4° bei L = 3, 5.3° bei L = 4;  gestartet über 2°…88°, der Anteil darin ist (α_lc − 2)/86: 7.5 % bei L = 3
Das Aurora-Oval: Teilcheneinschlagspositionen gruppiert in einem Raster von 64 × 32 auf der Kugel, verblassen mit τ = 12 s; grün 557.7 nm in niedriger Höhe, rot 630.0 nm in hoher Höhe, aus derselben Karte

Weitere Experimente

Zum Katalog
Neuronaler Abstieg — Bild aus der Anwendung

Physics / Math

Neuronaler Abstieg

Ein neuronales Netz lernt live Ziffern, gezeichnet als Physik: die Verlustlandschaft in 3D, Gradientenabstieg als bergab rollende Kugel, Momentum als Trägheit und Minibatch-Rauschen als Temperatur.

Hopfield-Gedächtnis — Bild aus der Anwendung

Physics / Math

Hopfield-Gedächtnis

Beschädige eine gespeicherte Erinnerung mit einem Pinsel, sage voraus, ob sie zurückkommt, und sieh zu, wie das Netz sie Neuron für Neuron repariert - jedes Umklappen senkt die Energie um 2|h| - oder in eine andere Erinnerung oder eine Scheinmischung fällt, beim Namen genannt.

Dendritenwachstum — Bild aus der Anwendung

Physics / Math

Dendritenwachstum

Diffusionsbegrenztes Kristallwachstum: Schneeflocken und Elektroabscheidung.