MakarovSuites
Русский
EnglishDeutschРусскийУкраїнськаFrançaisEspañolItalianoPolski
Связь и лицензии

Physics

Где окажется брусок?

Случайные снимки бруска на треке без трения строят гистограмму - и она сходится к 1/v, классической тени |psi|².

Где окажется брусок? — Изображение из программы
Изображение из программы

Что происходит

Случайный снимок застаёт брусок там, где он задерживается, а задерживается он там, где медленно. Поэтому вероятность найти его идёт как 1/v - на двухуровневом треке это две ровные площадки в отношении скоростей. Столбики построены по настоящим снимкам настоящей траектории, взятым в пуассоновские моменты, чтобы ритм трека не бился с камерой; линия - теория. Это классическая тень |psi|²: тот же вопрос, та же форма.

Уравнения модуля
Уравнения
P_classical(x) ∝ 1 / v(x)
|ψ_n(x)|² усреднено по уровням около E → 1 / v(x)
Распределение одного уровня осциллирует; усреднение воспроизводит классическое распределение
χ²/dof = Σ(O − E)²/E по интервалам с E ≥ 5, делённое на число этих интервалов − 1; около 1, если выборки соответствуют плотности, и растёт с N, если не соответствуют

Другие эксперименты

К каталогу
Из LC-контура — кубит — Изображение из программы

Physics

Из LC-контура — кубит

У LC-осциллятора уровни равноотстоящие, и ничто в нём не может быть двухуровневой системой. Замени катушку джозефсоновским переходом — парабола станет косинусом: уровни сбегаются на ангармоничность α, и поле на 0→1 не трогает 1→2. Второе число — зарядовая дисперсия — падает экспоненциально с √(E_J/E_C), тогда как α лишь линейно; этот размен и есть трансмон. Оба числа выходят из гамильтониана, диагонализуемого вживую, а π-импульс показывает утечку, которую ангармоничность допускает.

Полярное сияние (магнитосфера) — Изображение из программы

Physics / Astronomy / Earth

Полярное сияние (магнитосфера)

Заряженная частица на настоящей дипольной силовой линии: она либо отражается, не дойдя до атмосферы, либо высыпается - решает целиком её питч-угол.

Нейронный спуск — Изображение из программы

Physics / Math

Нейронный спуск

Нейросеть учится распознавать цифры вживую, нарисованная как физика: ландшафт потерь в 3D, градиентный спуск - шарик, катящийся вниз, momentum - инерция, шум минибатчей - температура.