반사, 굴절 및 분산은 무지개를 만드는 데 동의하는 주요 현상입니다.
빛의 광선은 대기에 떠있는 물방울과 상호 작용합니다.
먼저 그것은 굴절되는 방울로 들어간다.
두 번째로, 물방울 내부에서 광선은 물방울의 뒷면에있는 물 / 공기와 상호 작용하여 반사됩니다.
태양에서 들어오는 빛은 모든 색 (즉, 파장)을 포함하므로 흰색입니다.
A에서는 첫 번째 상호 작용이 있습니다. 광선은 계면 공기 / 물과 상호 작용합니다. 광선의 일부가 반사 (점선으로 나타남)되고 부분이 굴절되고 물방울 내부에서 구부러집니다.
방울 안에 분산이 발생합니다. 광선 (다양한 색)의 색채 성분의 속도는 파장에 따라 다릅니다.
기본적으로 RED의 매질 속의 속도는 굴절률
굴절에 대한 스넬의 법칙과 굴절률에 따른 굴곡의 의존성을 살펴봄으로써 이것을 이해할 수 있습니다.
B에서, 현재 분산되어있는 광선은 계면 수분 / 공기와 상호 작용합니다. 그것의 일부는 공기 (점선)로 전달되고 부분은 물방울 내부로 반사됩니다. 이 반사는 반사가 일어나는 액 적의 표면의 곡률 때문에 분산의 분리 효과를 더욱 증가시킵니다.
C에서 이제 분리 된 색 구성 요소는 또 다른 굴절을 거치므로 두 요소 사이의 분리가 훨씬 더 커집니다.
르네 데카르트 (René Descartes)의 그림과 같이 첫 번째와 함께 2 차 (희미한) 무지개가 보일 수 있습니다.
(그림 소스: René Descartes, Discours de la méthode (1637))
RAY A = 기본
RAY F = 2 차 (더 많은 내부 반사 = 더 약함)
Apothem이 3 cm이고 측면이 2.5 cm이면 정 팔각형의 면적을 찾으십니까? 가장 가까운 정수로 반올림합니다.
"30cm"여야합니다 ^ 2. apothem은 중심에서 그 변 중 하나의 중간 점까지의 선분입니다. 먼저 팔각형을 8 개의 작은 삼각형으로 나눌 수 있습니다. 각 삼각형의 면적은 "2.5cm"/ 2xx "3cm"= "3.75cm"입니다. ^ 2 "3.75cm"^ 2 xx 8 = "30cm"^ 2는 팔각형의 전체 면적입니다. 당신이 이해하기를 바랍니다. 그렇지 않다면 말해주십시오.
평행 사변형의 둘레는 48 인치입니다. 측면이 반으로 절단되면 경계가 무엇입니까?
24 인치. 평행 사변형의 길이와 폭을 각각 a와 b로합니다. 따라서 The Problem에 따르면, 색 (흰색) (xxx) 2 (a + b) = 48 rArr a + b = 24 ...................... ............... (i) New Length와 The Width를 각각 x와 y라고합시다. 측면이 반으로 자르면 그래서 x = 1 / 2a rArr a = 2x와 y = 1 / 2b rArr b = 2y. 이 값을 eq (i)로 대체합시다. 그래서, 우리는 color (white) (xxx) 2x + 2y = 24 rArr 2 (x + y) = 24; 그리고 그것은 변이 반으로 절단 된 후 평행 사변형의 주변입니다. 그러므로 설명했다.
웨이브 함수 란 무엇이며, 웨이브 함수가 정상적으로 작동하기위한 요구 사항은 무엇입니까? 즉, 물리적 인 리얼리티를 적절하게 나타 내기위한 요구 사항은 무엇입니까?
파동 함수는 진폭 (절대 값)이 확률 분포를 제공하는 복소수 값 함수입니다. 그러나 그것은 보통 웨이브와 같은 방식으로 행동하지 않습니다. 양자 역학에서 우리는 시스템의 상태에 대해 이야기합니다. 가장 단순한 예 중 하나는 위 또는 아래로 회전 할 수있는 입자입니다 (예 : 전자). 시스템의 스핀을 측정 할 때 위 또는 아래로 측정합니다. 우리가 측정의 결과를 확신하는 상태, 우리는 고유 상태 (하나의 상태가 위로, 하나가 상태가되는 상태)를 호출합니다. 우리가 측정하기 전에 측정 결과를 확신 할 수없는 국가도 있습니다. 이러한 상태를 중첩이라고 부르며, * uarr + b * darr로 쓸 수 있습니다. 여기에 uarr을 측정 할 확률이 있고, | b | ^ 2는 darr을 측정 할 확률입니다. 이것은 물론 a | ^ 2 + | b | ^ 2 = 1이라는 것을 의미합니다. 우리는 a, b를 복소수로 허용합니다.이 이유는이 예제에서 즉시 명확하지 않지만, 파 함수의 컨텍스트에서는 더 명확합니다. 결론은 스핀 측정에 대해 동일한 확률을주는 것보다 더 많은 상태가 있다는 것입니다. 이제 우리는이 스핀 상태에 함수를 할당하려고 할 수 있습니다. 스핀 측정의 결과는 두 가지뿐이므로 가능한 입력이 두 개인 기능이 있습니