密立根油滴计算器 C语言/python(华电用)

本文提供了密立根油滴实验的计算代码,包括C语言和Python两种实现。Python版本不仅计算单次数据,还能一次性处理一组五次的数据并计算相对误差。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

实在不想一个个敲计算器便随手写了段代码,方便大家编造数据用(bushi)
tip:
公式为学校实验室黑板公式,与书上略有出入

两个版本的区别是python版本可以一次算一组五次的全部数据,并求出了相对误差

C语言版本

#include<stdio.h>
#include<math.h>
int main()
{
   
   
 int u,n1;
 float d=0.005,n=0.0000183,s=0.0016,p1=981,p2=1.2928,g=9.8015,b=0.00823,p=101325;
 float x,y,z,w,v,q,e,t,n0;
  
 printf("输入电压和时间\n") ; 
 scanf("%d%f",&u,&t) ;
 
 x=sqrt
油滴实验是物理学中用于测量基本电荷的经典实验。在实验中,通过观察带电油滴在电场和重力场中的运动,可以计算出单个电子的电荷量。为了模拟这一过程,可以通过编程生成随机油滴行为,并据其运动轨迹估算电荷值。 以下是一个简单的 Python 模拟代码示例,其中假设了一些理想条件以简化计算: ```python import numpy as np # 常量定义 g = 9.81 # 重力加速度 (m/s^2) eta = 1.8e-5 # 空气粘度 (Pa·s) rho = 850 # 油(kg/m^3) d = 0.005 # 平行板间距 (m) V = 500 # 板间电压 (V) def calculate_charge(v_fall, v_rise): """ 油滴下落和上升速度计算所带电荷量 :param v_fall: 下落速度 (m/s) :param v_rise: 上升速度 (m/s) :return: 电荷量 (C) """ a = np.sqrt((9 * eta * v_fall) / (2 * rho * g)) # 油滴半径 q = (6 * np.pi * eta * a * d / V) * (v_fall + v_rise) return q # 模拟多个油滴的行为 np.random.seed(0) num_drops = 10 charges = [] for _ in range(num_drops): v_fall = np.random.uniform(1e-4, 5e-4) # 随机下落速度 v_rise = np.random.uniform(1e-4, 5e-4) # 随机上升速度 charge = calculate_charge(v_fall, v_rise) charges.append(charge) # 输出模拟结果 print("模拟油滴电荷量 (C):") for i, q in enumerate(charges): print(f"油滴 {i+1}: {q:.2e}") ``` 该代码实现了以下功能: - 定义了物理常数(如重力加速度、空气粘度等)。 - 实现了一个函数 `calculate_charge`,用于油滴的下落和上升速度计算其所带电荷量。 - 使用随机生成的速度数据模拟多个油滴的行为,并计算每个油滴的电荷量。 此代码仅为一个简化的模型,在实际实验中需要考虑更多因素,例如温度变化对空气粘度的影响、电场不均匀性等。
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