Формулы по физике для ЕГЭ и 7-11 класса

Рубрика: Подготовка к ЕГЭ по физике

Шпаргалка с формулами по физике для ЕГЭ

и не только (может понадобиться 7, 8, 9, 10 и 11 классам).

Для начала картинка, которую можно распечатать в компактном виде.

Механика

1. Давление                      Р=F/S
2. Плотность                   ρ=m/V
3. Давление на глубине жидкости   P=ρ∙g∙h
4. Сила тяжести                       Fт=mg
5. 5. Архимедова сила                 Fa=ρ_ж∙g∙Vт
6. Уравнение движения  при равноускоренном  движении

X=X₀+υ₀∙t+(a∙t²)/2                    S= (υ²—υ₀²)^{/2а         S= (υ+υ₀) ∙t /2}

1. Уравнение скорости  при равноускоренном движении υ= υ₀+a∙t
2. Ускорение            a=(υ—υ ₀)/t
3. Скорость при движении по окружности υ=2πR/Т
4. Центростремительное ускорение  a=υ²/R
5. Связь периода с частотой ν=1/T=ω/2π
6. II закон Ньютона                F=ma
7. Закон Гука                          Fy=-kx
8. Закон Всемирного тяготения  F=G∙M∙m/R²
9. Вес тела, движущегося с ускорением а↑      Р=m(g+a)
10. Вес тела, движущегося с ускорением а↓      Р=m(g-a)
11. Сила трения                     Fтр=µN
12. Импульс тела                       p=mυ
13. Импульс силы                     Ft=∆p
14. Момент силы                    M=F∙ℓ
15. Потенциальная энергия тела, поднятого над землей Eп=mgh
16. Потенциальная энергия упруго деформированного тела Eп=kx²/2
17. Кинетическая энергия тела Ek=mυ²/2
18. Работа            A=F∙S∙cosα
19. Мощность     N=A/t=F∙υ
20. Коэффициент полезного действия η=Aп/Аз
21. Период колебаний математического маятника T=2π√ℓ/g
22. Период колебаний пружинного маятника T=2 π √m/k
23. Уравнение гармонических колебаний  Х=Хmax∙cos ωt
24. Связь длины волны, ее скорости и периода λ= υТ

Молекулярная физика и термодинамика

1. Количество вещества              ν=N/ Na
2. Молярная масса                           М=m/ν
3. Cр. кин. энергия молекул одноатомного газа Ek=3/2∙kT
4. Основное уравнение МКТ      P=nkT=1/3nm₀υ²
5. Закон Гей – Люссака (изобарный процесс)    V/T =const
6. Закон Шарля (изохорный процесс)    P/T =const
7. Относительная влажность φ=P/P₀∙100%
8. Внутр. энергия идеал. одноатомного газа U=3/2∙M/µ∙RT
9. Работа газа A=P∙ΔV
10. Закон Бойля – Мариотта (изотермический процесс)    PV=const
11. Количество теплоты при нагревании  Q=Cm(T₂-T₁)
12. Количество теплоты при плавлении   Q=λm
13. Количество теплоты при парообразовании  Q=Lm
14. Количество теплоты при сгорании топлива  Q=qm
15. Уравнение состояния идеального газа PV=m/M∙RT
16. Первый закон термодинамики   ΔU=A+Q
17. КПД тепловых двигателей         η= (Q₁ — Q₂)/ Q₁
18. КПД идеал. двигателей  (цикл Карно)     η= (Т₁ — Т₂)/ Т₁

https://5-ege.ru/formuly-po-fizike-dlya-ege/

Электростатика и электродинамика – формулы по физике

1. Закон Кулона F=k∙q₁∙q₂/R²
2. Напряженность электрического поля E=F/q
3. Напряженность эл. поля точечного заряда E=k∙q/R²
4. Поверхностная плотность зарядов             σ = q/S
5. Напряженность эл. поля бесконечной плоскости E=2πkσ
6. Диэлектрическая проницаемость ε=E₀/E
7. Потенциальная энергия взаимод. зарядов W= k∙q₁q₂/R
8. Потенциал φ=W/q
9. Потенциал точечного заряда φ=k∙q/R
10. Напряжение U=A/q
11. Для однородного электрического поля U=E∙d
12. Электроемкость C=q/U
13. Электроемкость плоского конденсатора C=S∙ε∙ε₀/d
14. Энергия заряженного конденсатора W=qU/2=q²/2С=CU²/2
15. Сила тока I=q/t
16. Сопротивление проводника R=ρ∙ℓ/S
17. Закон Ома для участка цепи I=U/R
18. Законы послед. соединения I₁=I ₂=I, U₁+U₂=U, R₁+R₂=R
19. Законы паралл. соед.   U₁=U₂=U, I₁+I₂=I, 1/R₁+1/R₂=1/R
20. Мощность электрического тока P=I∙U
21. Закон Джоуля-Ленца Q=I²Rt
22. Закон Ома для полной цепи I=ε/(R+r)
23. Ток короткого замыкания (R=0)      I=ε/r
24. Вектор магнитной индукции B=Fmax/ℓ∙I
25. Сила Ампера Fa=IBℓsin α
26. Сила Лоренца Fл=Bqυsin α
27. Магнитный поток Ф=BSсos α      Ф=LI
28. Закон электромагнитной индукции Ei=ΔФ/Δt
29. ЭДС индукции в движ проводнике Ei=Вℓυsinα
30. ЭДС самоиндукции Esi=-L∙ΔI/Δt
31. Энергия магнитного поля катушки Wм=LI
    2/2
32. Период колебаний кол. контура T=2π ∙√LC
33. Индуктивное сопротивление X_L=ωL=2πLν
34. Емкостное сопротивление Xc=1/ωC
35. Действующее значение силы тока Iд=Imax/√2,
36. Действующее значение напряжения Uд=Umax/√2
37. Полное сопротивление Z=√(Xc-X_L)²+R²

Оптика

1. Закон преломления света     n₂₁=n₂/n₁= υ ₁/ υ ₂
2. Показатель преломления      n₂₁=sin α/sin γ
3. Формула тонкой линзы       1/F=1/d + 1/f
4. Оптическая сила линзы       D=1/F
5. max интерференции: Δd=kλ,
6. min интерференции: Δd=(2k+1)λ/2
7. Диф.решетка             d∙sin φ=k λ

Квантовая физика

1. Ф-ла Эйнштейна для фотоэффекта  hν=Aвых+Ek, Ek=U_зе
2. Красная граница фотоэффекта ν_к = Aвых/h
3. Импульс фотона P=mc=h/ λ=Е/с

Физика атомного ядра

1. Закон радиоактивного распада N=N₀∙2^—t/T
2. Энергия связи атомных ядер

E_CB=(Zm_p+Nm_n-Mя)∙c²

СТО

1. t=t₁/√1-υ ²/c²
2. ℓ=ℓ₀∙√1-υ²/c²
3. υ₂=(υ₁+υ)/1+ υ₁∙υ/c²
4. Е = mс²

Скачать эти формулы в doc: formuly-po-fizike-5-ege.ru (файл расположен на 5-ege.ru).

Рекомендуем:

Радиус окружности — что такое, формула, как найти ⚪

Основные понятия

Прежде чем погружаться в последовательность расчетов, важно понять разницу между понятиями.

Окружность — замкнутая плоская кривая, все точки которой равноудалены от центра, которая лежит в той же плоскости. Если говорить проще, то это замкнутая линия, как, например, обруч и кольцо.

Круг — множество точек на плоскости, которые удалены от центра на расстоянии равном радиусу. Иначе говоря, плоская фигура, ограниченная окружностью, как мяч и блюдце.

Радиус — это отрезок, который соединяет центр окружности и любую точку на ней. Общепринятое обозначение радиуса — латинская буква R.

Возможно тебе интересно узнать — как найти длину окружности?

Формула радиуса окружности

Определить способ вычисления проще, отталкиваясь от исходных данных. Далее рассмотрим девять формул разной степени сложности.

Если известна площадь круга

R = √ S : π, где S — площадь круга, π — это константа, которая выражает отношение длины окружности к диаметру, она всегда равна 3,14.

Если известна длина

R = P : 2 * π, где P — длина (периметр круга).

Если известен диаметр окружности

R = D : 2, где D — диаметр.

Диаметр — отрезок, который соединяет две точки окружности и проходит через центр. Радиус всегда равен половине диаметра.

 

Если известна диагональ вписанного прямоугольника

R = d : 2, где d — диагональ.

Диагональ вписанного прямоугольник делит фигуру на два прямоугольных треугольника и является их гипотенузой — стороной, лежащей напротив прямого угла. Если диагональ неизвестна, теорема Пифагора поможет её вычислить:

d = √ a² + b², где a, b — стороны вписанного прямоугольника.

Если известна сторона описанного квадрата

R = a : 2, где a — сторона.

Сторона описанного квадрата равна диаметру окружности.

Если известны стороны и площадь вписанного треугольника

R = (a * b * c) : (4 * S), где a, b, с — стороны, S — площадь треугольника.

Если известна площадь и полупериметр описанного треугольника

R = S : p, где S — площадь треугольника, p — полупериметр треугольника.

Полупериметр треугольника — это сумма длин всех его сторон, деленная на два.

Если известна площадь сектора и его центральный угол

R = √ (360° * S) : (π * α), где S — площадь сектора круга, α — центральный угол.

Площадь сектора круга — это часть S всей фигуры, ограниченной окружностью с радиусом.

Если известна сторона вписанного правильного многоугольника

R = a : (2 * sin (180 : N)), где a — сторона правильного многоугольника, N — количество сторон.

В правильном многоугольнике все стороны равны.

Скачать онлайн таблицу

У каждой геометрической фигуры много формул — запомнить все сразу бывает действительно сложно. В этом деле поможет регулярное решение задач и частый просмотр формул. Можно распечатать эту таблицу и использовать, как закладку в тетрадке или учебнике, и обращаться к ней по необходимости.

 

Зачем нужен стиль ссылок R1C1

«У меня в Excel, в заголовках столбцов листа появились цифры (1,2,3…) вместо обычных букв (A,B,C…)! Все формулы превратились в непонятную кашу с буквами R и С! Что делать??? Помогите!»

Этот вопрос я слышу почти на каждом тренинге, да и на нашем форуме он всплывает с завидной периодичностью. Давайте, наконец, разберемся — что же это за хитрый режим ссылок, как с ним бороться и для чего он, собственно говоря, вообще предназначен.

Что это

Классическая и всем известная система адресации к ячейкам листа в Excel представляет собой сочетание буквы столбца и номера строки — морской бой или шахматы используют ту же идею для обозначения клеток доски. Третья сверху во втором столбце ячейка, например, будет иметь адрес B3. Иногда такой стиль ссылок еще называют «стилем А1». В формулах адреса могут использоваться с разным типом ссылок: относительными (просто B3), абсолютными ($B$3) и смешанного закрепления ($B3 или B$3). Если с долларами в формулах не очень понятно, то очень советую почитать тут про разные типы ссылок, прежде чем продолжать.

Однако же, существует еще и альтернативная малоизвестная система адресации, называемая «стилем R1C1». В этой системе и строки и столбцы обозначаются цифрами. Адрес ячейки B3 в такой системе будет выглядеть как R3C2 (R=row=строка, C=column=столбец). Относительные, абсолютные и смешанные ссылки в такой системе можно реализовать при помощи конструкций типа:

• RC — относительная ссылка на текущую ячейку
• R2C2 — то же самое, что $B$2 (абсолютная ссылка)
• RC5 — ссылка на ячейку из пятого столбца в текущей строке
• RC[-1] — ссылка на ячейку из предыдущего столбца в текущей строке
• RC[2] — ссылка на ячейку, отстоящую на два столбца правее в той же строке
• R[2]C[-3] — ссылка на ячейку, отстоящую на две строки ниже и на три столбца левее от текущей ячейки
• R5C[-2] — ссылка на ячейку из пятой строки, отстоящую на два столбца левее текущей ячейки
• и т.д.

Ничего суперсложного, просто слегка необычно.

Как это включить/отключить

Мало кто использует этот режим осознанно. Обычно он случайно включается сам, например, при открытии кривых выгрузок из 1С в Excel и в некоторых других ситуациях. Отключить его совсем несложно. Самый простой путь:

В Excel 2007/2010: кнопка Офис (Файл) — Параметры Excel — Формулы — Стиль ссылок R1C1 (File — Excel Options — Formulas — R1C1-style)

В Excel 2003 и старше: Сервис — Параметры — Общие — Стиль ссылок R1C1 (Tools — Options — General — R1C1-style)

Если вам приходится делать это часто, то имеет смысл создать простой макрос, переключающий эти два режима туда-обратно:

Sub ChangeRefStyle()
    If Application.ReferenceStyle = xlA1 Then
        Application.ReferenceStyle = xlR1C1
    Else
        Application.ReferenceStyle = xlA1
    End If
End Sub

Можно сохранить его в личную книгу макросов и повесить на кнопку на панели инструментов или на сочетание клавиш (как это сделать описано тут).

Где это может быть полезно

А вот это правильный вопрос. Если звезды зажигают, то это кому-нибудь нужно. Есть несколько ситуаций, когда режим ссылок R1C1 удобнее, чем классический режим А1:

• При проверке формул и поиске ошибок в таблицах иногда гораздо удобнее использовать режим ссылок R1C1, потому что в нем однотипные формулы выглядят не просто похоже, а абсолютно одинаково. Сравните, например, одну и ту же таблицу в режиме отладки формул (CTRL+~) в двух вариантах адресации:

Найти ошибку в режиме R1C1 намного проще, правда?

• Если большая таблица с данными на вашем листе начинает занимать уже по нескольку сотен строк по ширине и высоте, то толку от адреса ячейки типа BT235 в формуле немного. Видеть номер столбца в такой ситуации может быть гораздо полезнее, чем его же буквы.
• Некоторые функции Excel, например ДВССЫЛ (INDIRECT) могут работать в двух режимах — A1 или R1C1. И иногда оказывается удобнее использовать второй.
• В коде макросов на VBA часто гораздо проще использовать стиль R1C1 для ввода формул в ячейки, чем классический A1. Так, например, если нам надо сложить два столбца чисел по десять ячеек в каждом (A1:A10 и B1:B10,) то мы могли бы использовать в макросе простой код:

    Range("C1:C10").FormulaR1C1="=RC[-2]*RC[-1]"

т.к. в режиме R1C1 все формулы будут одинаковые. В классическом же представлении в ячейках столбца С все формулы разные, и нам пришлось бы писать код циклического прохода по каждой ячейке, чтобы определить для нее формулу персонально, т.е. что-то типа:

For Each cell In Range("C1:C10")
    cell.Formula = "=" & cell.Offset(0, -2).Address & "*" & cell.Offset(0, -1).Address
Next cell

Ссылки по теме

  

Единый перечень товаров, к которым применяются меры нетарифного регулирования в торговле с третьими странами

​1.1	​Озоноразрушающие вещества и продукция, содержащая озоноразрушающие вещества, запрещенные к ввозу и вывозу​​ ​​(приложение № 1 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)​ (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 30.08.2016 № 99​)​ (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 15.11.2016 № 145​)
1.2​	​​Опасн​​ые отходы, запрещенные к ввозу ​​(приложение № 1 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30) (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 15.11.2016 № 145​)
1.3​	​Информация на печатных, аудиовизуальных и иных носителях информации, запрещенная к ввозу и вывозу ​​(приложение № 1 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)
1.4​	​Средства защиты растений и другие стойкие органические загрязнители, запрещенные к ввозу​ (приложение № 1 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30) (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 15.11.2016 № 145​)
​1.6​	​Служебное и гражданское оружие, его основные части и патроны к нему, запрещенные к ввозу и (или) вывозу​ (приложение № 1 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)
1.7	Орудия добычи (вылова) водных биологических ресурсов. запрещенных к ввозу​ ​​(приложение № 1 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)
1.8	Изделия из гренландского тюленя и детенышей гренландского тюленя, запрещенные к ввозу ​​(приложение № 1 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)​
​1.9	​Соболи живые, запрещенные к вывозу​​ (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 16.01.2017 №2​)​
	​​ Товары, в отношении которых установлен разрешительный порядок ввоза на таможенную территорию Евразийского экономического союза и (или) вывоза с таможенной территории Евразийского экономического союза ​​(приложение № 2 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)​
​2.1	​Озоноразрушающие вещества​​ ​​ (приложение № 2 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30) (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 30.08.2016 № 99​) (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 15.11.2016 № 145​) Положение о ввозе на таможенную территорию Евразийского экономического союза и вывозе с таможенной территории Евразийского экономического союза озоноразрушающих веществ и продукции, содержащей озоноразрушающие вещества​​ (приложение № 20 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)
​​2.2	​Средства защиты растений (пестициды)​ ​​(приложение № 2 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30) Положение о ввозе на таможенную территорию Евразийского экономического союза средств защиты растений (пестицидов)​ (приложение № 11 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)
​2.3	​Опасные отходы​ ​​(приложение № 2 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30) (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 15.11.2016 № 145​) ​​Положение о ввозе на таможенную территорию Евразийского экономического союза и вывозе с таможенной территории Евразийского экономического союза опасных отходов (приложение № 7 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)​​​​
​2.4	​Коллекции и предметы коллекционирования по минералогии и палеонтологии, кости ископаемых животных​​ ​​(приложение № 2 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30) Положение о вывозе с таможенной территории Евразийского экономического союза коллекционных материалов по минералогии, палеонтологии, костей ископаемых животных (приложение № 12 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)
2.6	​Дикие живые животные, отдельные дикорастущие растения и дикорастущее лекарственное сырье​ (приложение № 2 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30) (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 17.05.2016 № 44​) (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 16.01.2017 №2​)​​ ​​Положение о вывозе с таможенной территории Евразийского экономического союза диких живых животных, отдельных дикорастущих растений и дикорастущего лекарственного сырья (приложение № 5 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)​​​​​
2.7	Виды дикой фауны и флоры, подпадающие под действие Конвенции о международной торговле видами дикой фауны и флоры, находящимися под угрозой исчезновения, от 3 марта 1973 года (СИТЕС)​​​ (приложение № 2 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)​ (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 04.08.2017 № 92​​)
2.8​	​​​Редкие и находящиеся под  угрозой исчезновения виды диких живых животных и дикорастущих растений, включенных в красные книги государств-членов Евразийского экономического союза​ (приложение № 2 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30) (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 16.06.2015 № 67) Положение о вывозе с таможенной территории Евразийского экономического союза редких и находящихся под угрозой исчезновения видов диких живых животных и дикорастущих растений, включенных в красные книги государств-членов Евразийского экономического союза (приложение № 6 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)​​​​​
​2.9	​Драгоценные камни ​​(приложение № 2 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30) Положение о ввозе на таможенную территорию Евразийского экономического союза и вывозе с таможенной территории Евразийского экономического союза драгоценных камней​ * (приложение № 13 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)
​2.10	​Драгоценные металлы и сырьевые товары, содержащие драгоценные металлы ​​(приложение № 2 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30) Положение о ввозе на таможенную территорию Евразийского экономического союза и вывозе с таможенной территории Евразийского экономического союза драгоценных металлов и сырьевых товаров, содержащих драгоценные металлы (приложение № 14 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)
​2.11	​​​Виды минерального сырья (приложение № 2 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30) ​Положение о вывозе с таможенной территории Евразийского экономического союза минерального сырья (приложение № 4 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)​​​​​ (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 06.10.2015 № 131) ​
2.12	(приложение № 2 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30) (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 17.11.2015 № 150) (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 27.09.2016 № 107​) (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 15.11.2016 № 145​)​   (приложение № 10 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)​​​​​​ ​
​2.13	(приложение № 2 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30) (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 15.11.2016 № 145​)   (приложение № 19 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)​
​2.14	​Лекарственные средства (приложение № 2 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)​ (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 30.08.2016 № 99​) (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 15.11.2016 № 145​)Положение о ввозе на таможенную территорию Евразийского экономического союза лекарственных средств (приложение № 21 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)
​ 2.16	(приложение № 2 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30) (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической Комиссии от 30.06.2017 № 75) ​
​ 2.17	​​Специальные технические средства, предназначенные для негласного получения информации ​(приложение № 2 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30) Положение о ввозе на таможенную территорию Евразийского экономического союза и вывозе с таможенной территории Евразийского экономического союза специальных технических средств, предназначенных для негласного получения информации (приложение № 16 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 №30)
​2.19	​​Шифровальные (криптографические) средства​​ (приложение № 2 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30) (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической Комиссии от 01.09.2015 № 109) (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 15.11.2016 № 145​)​ Положение о ввозе на таможенную территорию Евразийского экономического союза и вывозе с таможенной территории Евразийского экономического союза шифровальных (криптографических) средств​ (приложение № 9 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30) (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 06.10.2015 № 131​)​
​2.20	​​Культурные ценности, документы национальных архивных фондов, оригиналы архивных документов​​ (приложение № 2 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30, в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 14 июня 2016 № 74​) Положение о вывозе с таможенной территории Евразийского экономического союза культурных ценностей. документов национальных архивных фондов и оригиналов архивных документов (приложение № 8 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)​​​​​ (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 06.10.2015 № 131​)
2.21​	​Органы и ткани человека, кровь и ее компоненты, образцы биологических материалов человека​​ (приложение № 2 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)​ (в ред. Решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 15.11.2016 № 145​) Положение о ввозе на таможенную территорию Евразийского экономического союза и вывозе с таможенной территории Евразийской экономического союза органов и тканей человека, крови и ее компонентов, образцов биологических материалов человека (приложение № 3 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)
​2.22	​Служебное и гражданское оружие, его основные (составные) части и патроны к нему​ (приложение № 2 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30) Положение о ввозе на таможенную территорию Евразийского экономического союза и вывозе с таможенной территории Евразийского экономического союза гражданского и служебного оружия, его основных (составных) частей и патронов к нему (приложение № 17 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)
​2.23	​Информация о недрах по районам и месторождениям топливно-энергетического и минерального сырья​ (приложение № 2 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30) Положение о вывозе с таможенной территории Евразийского экономического союза информации о недрах по районам и месторождениям топливно-энергетического и минерального сырья​ (приложение № 18 к Решению Коллегии Евразийской экономической комиссии от 21.04.2015 № 30)
​​	​Товары, в отношении которых принято решение об установлении тарифной квоты, либо импортной квоты в качестве специальной защитной меры и о выдаче лицензии

Расписание

В связи с началом работы с 25.06.2018 Детского поликлинического отделения №37 обращаем Ваше внимание на изменения в распределении адресов обслуживания учреждения. Приносим извинения за возможные неудобства и просим с пониманием отнестись к реорганизации учреждения. Информацию просим уточнять по телефонам регистратур.

Раписание работы врачей-специалистов актуальное на текущий момент со сведениями о доступности свободных талонов для предварительной записи доступно на Официальном портале записи на прием к врачу в Санкт-Петербурге gorzdrav.spb.ru. 

Ниже Вы можете ознакомиться с расписанием работы участковой службы учреждения. Обращаем Ваше внимание, что раcписание работы участковой службы может отличаться в случае отпуска или болезни врача (в этом случае Вы будете приняты другим врачом в часы работы отделения):

Ниже Вы можете ознакомиться с адресами обслуживания учреждения и их отделениями. Если вам не удалось найти свой дом/участок в списке (в т.ч. новый дом) просим сообщить об этом через форму обращений. Обращаем Ваше внимание, что прием участковой службы может отличаться в случае отпуска или болезни врача (в этом случае Вы будете приняты другим врачом в часы работы отделения):

Решаем вместе

Не смогли записаться к врачу?

Сообщить о проблеме

Закон обратных квадратов 1 / r² и интенсивность звука — количество звуковой энергии не для звукового давления, а количество звукового поля — акустический звук снижение звука свободное поле амплитуда частиц громкость уровень громкости законы расстояния дБ децибел калькулятор коэффициент падения расстояния

Закон обратных квадратов 1 / r² и интенсивность звука — количество звуковой энергии не для звукового давления, а количество звукового поля — акустический звук уменьшение звука свободное поле амплитуда частиц громкость уровень громкости законы расстояния калькулятор децибел в децибелах коэффициент падения расстояния — sengpielaudio Sengpiel Berlin

Интенсивность звука I и закон обратных квадратов 1/ r ²
● Как интенсивность звука уменьшается с удалением от источника звука? ●
Как уровень интенсивности звука уменьшается при удвоении расстояния от источника?
Точечные источники гравитационной силы, электрического поля, света или излучения подчиняются закону обратных квадратов.

Избегайте использования психоакустических терминов «восприятие громкости» и «громкость». Это субъективное звуковое ощущение трудно измерить без двусмысленности. Термин « громкость » или « объем » является проблемой, потому что он принадлежит психо- акустика и это личное ощущение не поддается определению. Громкость как психологический коррелят физической силы (амплитуды) также зависит от параметров, отличных от звукового давления, включая частоту, полоса пропускания, спектральный состав, информационное содержание, временная структура и продолжительность воздействия звукового сигнала.Такой же звук не создаст . одинаковое восприятие громкости всеми людьми (людьми).

В качестве психоакустических параметров для описания «громкости» используется «уровень громкости» с устройством phon и «громкость» с устройством sone.

Звуковое давление p не является интенсивностью звука I . I ~ p ² верно для прогрессивных плоских волн.

Сравните также закон обратных расстояний 1/ r , при
используя звуковое давление как количество звукового поля .

Звуковое давление обратно пропорционально расстоянию до точки измерения
от источника, так что если мы удвоим расстояние, мы уменьшим вдвое звуковое давление.

Как звук уменьшается с увеличением расстояния?
Затухание уровня звука с расстоянием

Это приблизительное значение, когда местом проведения является прямое звуковое поле или безэховая комната

Используемый браузер не поддерживает JavaScript. Вы увидите программу, но функция работать не будет.

В реальном мире закон обратных квадратов (закон квадрата расстояния) I ~ 1/ r 2 всегда равен идеализация, потому что она предполагает точно такую ​​же интенсивность звука или акустическую интенсивность I как энергия звука распространение во всех направлениях. Если в звуковом поле есть отражающие поверхности, тогда отраженные звуки добавятся к направленному звуку, и мы получим большую интенсивность звука на расположение поля, чем предсказывает закон обратных квадратов.Если есть преграды между источником и точку измерения, мы можем получить меньше, чем предсказывает закон квадратов. Тем не менее закон обратных квадратов — это первая логическая оценка интенсивности звука, которую мы получили бы при удаленная точка на достаточно открытой местности. Эталонный уровень интенсивности звука SIL = 0 дБ соответствует акустическая интенсивность I 0 = 1 пВт / м 2 = 1 × 10 −12 Вт / м 2 . Примечание: Поскольку уровень интенсивности звука (количество энергии) трудно измерить, он является общим для . вместо этого используйте уровень звукового давления (количество полей), измеренный в децибелах.Удвоение звука давление повышает уровень звукового давления на 6 дБ. Звуковое давление в Па на самом деле не является интенсивностью звука в Вт / м².

Вы можете исследовать численно, чтобы подтвердить закон 1/ r 2 , согласно которому удвоение расстояния снижает звук интенсивность I до четверти (0,25) на уровень интенсивности звука около (-) 6 дБ, что в 10 раз больше расстояние снижает интенсивность звука I до сотой (0.01), то есть падение уровня на 20 дБ.

Акустикам и шумозащитникам («шумоподавителям») нужен звук интенсивность (акустическая интенсивность) — но звукорежиссеры и звук дизайнерам («слуховым людям») это количество звуковой энергии не нужно. Кто занимается аудиотехникой, лучше позаботится о количество звукового поля, то есть звуковое давление или звуковое давление уровень (SPL) как эффект на барабанные перепонки нашего слуха и на диафрагмы микрофонов и соответствующее звуковое напряжение и его уровень напряжения.

Звуковое давление и звуковая мощность — Последствия и причина

Уровень интенсивности звука и интенсивность звука

Введите значение в левое или правое поле. Калькулятор работает в обе стороны от знака ↔ .

Закон обратных квадратов 1/ r ²

Закон для звука энергия количества Показанные графики нормализованы Расстояние передаточное отношение Интенсивность звука I 1/ r 2 1 1 / 1² = 1/1 = 1.0000 2 1 / 2² = 1/4 = 0,2500 3 1 / 3² = 1/9 = 0,1111 4 1 / 4² = 1/16 = 0,0625 5 1 / 5² = 1/25 = 0,0400 6 1 / 6² = 1/36 = 0,0278 7 1 / 7² = 1/49 = 0,0204 8 1 / 8² = 1/64 = 0.0156 9 1 / 9² = 1/81 = 0,0123 10 1 / 10² = 1/100 = 0,0100

Расчет интенсивности звука по закону обратных квадратов

Зависимость интенсивности звука I , звукового давления p и квадратичного закона : ( r — расстояние от источника звука)

Это, очевидно, означает

Формулы для затухания на расстоянии — Расчет интенсивности звука

Значение интенсивности звука увеличивается обратно пропорционально . увеличение расстояния от источника звука, то есть с 1/ r 2 :

Где:
I 1	=	интенсивность звука 1 на более близком расстоянии r 1 от источника звука
I 2	=	интенсивность звука 2 на более дальнем расстоянии r 2 от источника звука
r 1	=	ближе расстояние r 1 от источника звука
r 2	=	более дальнее расстояние r 2 от источника звука

Примечание! Поскольку уровень интенсивности звука трудно измерить, обычно используется вместо этого использовать уровень звукового давления в децибелах. Увеличение звукового давления вдвое увеличивает уровень звукового давления (SPL) на 6 дБ. Увеличение интенсивности звука вдвое увеличивает уровень звука на 3 дБ.

Уровень звукового давления L p для построения графика против расстояние до источника звука r D : прямое поле сферического источника R : отраженное поле (диффузное поле) r H : критическое расстояние

Если увеличить расстояние вдвое, значение звукового давления упадет до половину (50%) от первоначальной стоимости. Если увеличить расстояние вдвое, значение интенсивности звука упадет до . четверть (25%) от первоначальной стоимости. Это соответствует снижению уровня на (-) 6 дБ. Для изменения уровня в дБ получаем:

Удвоение расстояния от источника звука в прямом поле снизит «уровень звука» . на (-) 6 дБ, будь то уровни интенсивности звука или уровни звукового давления! Это уменьшит интенсивность звука I (количество энергии) до 1/2 2 = 1/4 (25%) и звук давление p (количество поля) до 1/2 (50%) от начального значения. Закон обратных квадратов 1/ r 2 показывает характеристики расстояния для величин энергии а закон обратных расстояний 1/ r показывает дистанционные характеристики величин поля. Величины энергии пропорциональны квадратам величин поля — например, I ~ p 2 .

Как уровень звука зависит от расстояния до источника звука? Уровень звукового давления в свободном пространстве показывает снижение на 6 дБ на удвоение расстояния; это означает, что звуковое давление падает вдвое, а не на четверть. Это интенсивность звука , которая падает до четверти исходного значения.

Часто используемые ложные утверждения в контексте
звуковые значения и расстояние до источника звука

Правильная версия	Неправильное выражение
Интенсивность звука (энергия) падает обратно пропорционально на квадрат расстояния 1/ r 2 от звука источник. Это закон обратных квадратов 1 / r 2 .	Интенсивность звука (энергия) падает обратно пропорционально пропорционально расстоянию 1/ r от источник звука. неправильно
Уровень интенсивности звука уменьшается на (-) 6 дБ для удвоение расстояния от источника до 1/4 (25%) начального значения интенсивности звука.	Уровень интенсивности звука уменьшается обратно пропорционально квадрат расстояния увеличивается при удвоении расстояния от источника на (-) 3 дБ . неправильно
Звуковое давление (амплитуда) падает обратно пропорционально пропорционально расстоянию 1/ r от источника звука. Это закон 1 / r или закон обратных расстояний .	Звуковое давление (амплитуда) падает обратно пропорционально пропорционально квадрату расстояния 1/ r 2 от источника звука.Действительно неправильно
Уровень звукового давления уменьшается на (-) 6 дБ для удвоение расстояния от источника до 1/2 (50%) начального значения звукового давления.	Уровень звукового давления уменьшается обратно пропорционально расстояние увеличивается при удвоении расстояния от источника на (-) 3 дБ . неправильно

Звуковое давление не интенсивно

Ни звуковая мощность, ни уровень звуковой мощности не уменьшаются при удвоении Расстояние.Почему это так? Уровень звуковой мощности определяет количество полностью излучаемой звуковой энергией от объекта. В отличие от звукового давления, звуковая мощность не зависит от расстояния до . источник звука, окружающее пространство и другие факторы.

На сколько децибел (дБ) изменение уровня вдвое (вдвое, наполовину) или в три раза громче?

Дифференцировать: Звуковое давление p — это «звуковое поле , количество » и интенсивность звука I — это «величина энергии звука ».В г. учения эти термины не часто резко разделяются достаточно, а иногда даже приравниваются. Но I ~ p 2 .

Изменение звуковой мощности с расстоянием — нонсенс

Вопрос: Как уменьшается мощность звука с расстоянием »? Ответ:« Первоапрельская — Звуковая мощность не уменьшается (не падает) с удалением от источника звука.» Уровни звукового давления и уровни интенсивности звука снижаются одинаково с . расстояние от источника звука. Звуковая мощность или уровень звуковой мощности ничего не имеет (!) делать с расстоянием от источника звука. Мышление помогает: 100-ваттная лампочка на расстоянии 1 м и на расстоянии 10 м действительно всегда . те же 100 ватт, которые излучает лампа постоянно. Ватты не меняются с расстоянием. Часто задаваемый вопрос: «Зависит ли мощность звука от расстояния?» Ясный ответ: «Нет, не совсем.« Мы рассматриваем звуковые поля в воздухе, которые описываются скалярной величиной p (звук давление) и векторную величину v (скорость звука) как величину звукового поля.

Давление, скорость и интенсивность звукового поля вблизи и дальний от сферического радиатора нулевого порядка

Звукорежиссеры и звукорежиссеры (слуховые) в основном интересуются величинами звукового поля и рассмотрим звуковое давление падение при удвоении расстояния (Schalldruckabfall — Entfernungsverdopplung). Акустики и шумоподавители (шумоподавители) в основном интересует количество звуковой энергии и рассмотрим здесь звук падение интенсивности при удвоении расстояния. Они все вместе видят одну линию! Разве это не красиво? Тем не менее, падение интенсивности звука идет на 1/ r 2 и на . звукового давления 1/ r . Это следует хорошо понимать. I ~ p 2 . Интенсивность пропорциональна квадрату амплитуды звука давление.

Наш слух (барабанная перепонка) напрямую чувствителен к звуковому давлению. Начиная с В исторической перспективе разница уровней для прослушивания стереозвука была названа «интенсивность» различий. Тем не менее, интенсивность звука специально определена . количество, которое не может быть снято микрофоном, и оно бесполезно для звукозаписи.Так что назовите «интенсивную» стереофонию лучше уровня . разница стереофонии. Если нам нужно работать звукооператором, чтобы проверить качество звука на слух, затем подумайте о звуковых волнах, которые перемещают барабанные перепонки с помощью звука давление как величина звукового поля. Также есть совет: старайтесь избегать использование звуковой мощности и интенсивности звука в качестве величин звуковой энергии.

В аудио, электронике и акустике используйте только слово «демпфирование», а не неправильное слово «демпфирование».

Закон Кулона и закон обратных квадратов

Откуда берется заряд?

Хотя на самом деле нет точного ответа на вопрос, откуда берется заряд — мы определили заряд как то, что производит электрическое поле. Статические электроны заряжены, и их заряд квантуется, что означает целое число.Мы говорим, что заряд электрона равен -e.

Из предыдущего раздела об электрических зарядах и электрических полях мы знаем, что каждый из двух разных зарядов будет притягиваться. Сила притяжения и электрическое поле будут увеличиваться по мере приближения двух зарядов друг к другу. В случае двух одинаковых зарядов будет сила отталкивания, когда заряды сближаются, и сила будет уменьшаться, когда заряды разойдутся дальше друг от друга. Это потому, что электрические заряды создают электрическое поле.Если два поля существуют в одном и том же пространстве одновременно, то эти два поля действуют друг на друга. Сила, которую они оказывают друг на друга, называется силой Кулона или электростатической силой (электростатика означает электрические заряды без какого-либо движения).

Закон Кулона объясняет, насколько большой будет сила.

Закон Кулона объясняет, что Сила F зависит от отношения q ₁ , q ₂ , 1 / r ² .

q ₁ и q ₂ — это масштабы каждого заряда, а r — расстояние между двумя электрическими зарядами.K _c — постоянная величина, которая не меняется. K _c называется постоянной силы Кулона или постоянной электростатической силы.

Почему закон Кулона связан с законом обратных квадратов?

Соотношение между силой толчка или притяжения (F) и расстоянием между частицами (r) следует закону обратных квадратов аналогично тому, как это показано для силы тяжести, магнетизма и интенсивности света. Закон обратных квадратов означает, что по мере увеличения расстояния сила (F) будет уменьшаться в соотношении 1 / r ₂ .Подробнее о законе обратных квадратов см. В практических занятиях по математическим отношениям в науке.

Почему эта Сила обратно пропорциональна квадрату расстояния между ними?

Все эти законы обратных квадратов связаны с площадью поверхности сферы. Например, возьмем луч света от источника S (показанного выше)

Примечание: Площадь поверхности сферы — A = 4 * pi * r ² .

Предположим, что центр источника света (S) излучает свет.Окружите это сферой. По мере роста сферы количество света, падающего на ее поверхность, уменьшается на r ² .

---

Проверьте свой Понимание:

Определение R-квадрат

Что такое R-квадрат?

R-квадрат (R ² ) — это статистическая мера, которая представляет долю дисперсии для зависимой переменной, которая объясняется независимой переменной или переменными в регрессионной модели.В то время как корреляция объясняет силу взаимосвязи между независимой и зависимой переменной, R-квадрат объясняет, в какой степени дисперсия одной переменной объясняет дисперсию второй переменной. Таким образом, если R ² модели составляет 0,50, то примерно половина наблюдаемой вариации может быть объяснена входными данными модели.

Ключевые выводы

• R-Squared — это статистическая мера соответствия, которая показывает, насколько вариация зависимой переменной объясняется независимой (ыми) переменной (ами) в регрессионной модели. 2 = 1 — \ frac {\ text {Необъяснимое изменение}} {\ text {Общее изменение}} \\ \ end {выровнено} R2 = 1 — Общая вариация Необъяснимая вариация

  Фактический расчет R-квадрата требует нескольких шагов.Это включает в себя получение точек данных (наблюдений) зависимых и независимых переменных и поиск линии наилучшего соответствия, часто на основе регрессионной модели. Оттуда вы можете рассчитать прогнозируемые значения, вычесть фактические значения и возвести результаты в квадрат. Это дает список ошибок в квадрате, который затем суммируется и равен необъяснимой дисперсии.

  Чтобы рассчитать общую дисперсию, вы должны вычесть среднее фактическое значение из каждого фактического значения, возвести результаты в квадрат и просуммировать их.Затем разделите первую сумму ошибок (объясненную дисперсию) на вторую сумму (общую дисперсию), вычтите результат из единицы, и вы получите R-квадрат.

  Что вам может сказать R-Squared

  При инвестировании R-квадрат обычно интерпретируется как процент движений фонда или ценных бумаг, которые можно объяснить движениями эталонного индекса. Например, R-квадрат для ценной бумаги с фиксированным доходом по сравнению с индексом облигаций определяет долю движения цены ценной бумаги, которая предсказуема на основе движения цены индекса.

  То же самое можно применить к акции по сравнению с индексом S&P 500 или любым другим соответствующим индексом. Он также может быть известен как коэффициент детерминации.

  Значения R-квадрат варьируются от 0 до 1 и обычно выражаются в процентах от 0% до 100%. R-квадрат 100% означает, что все движения ценной бумаги (или другой зависимой переменной) полностью объясняются движениями индекса (или интересующих вас независимых переменных).

  При инвестировании высокий R-квадрат от 85% до 100% указывает на то, что доходность акций или фонда движется относительно в соответствии с индексом.Фонд с низким R-квадратом, равным 70% или меньше, указывает на то, что ценная бумага обычно не следует за движениями индекса. Более высокое значение R-квадрата укажет на более полезный показатель бета. Например, если у акции или фонда значение R-квадрата близко к 100%, но бета-коэффициент ниже 1, они, скорее всего, предлагают более высокую доходность с поправкой на риск.
  

  R-квадрат и скорректированный R-квадрат

  R-Squared работает только по назначению в простой модели линейной регрессии с одной независимой переменной.При множественной регрессии, состоящей из нескольких независимых переменных, R-квадрат необходимо скорректировать.

  Скорректированный R-квадрат сравнивает описательную силу регрессионных моделей, которые включают различное количество предикторов. Каждый предиктор, добавленный к модели, увеличивает R-квадрат и никогда не уменьшает его. Таким образом, модель с большим количеством членов может показаться более подходящей только потому, что в ней больше членов, в то время как скорректированный R-квадрат компенсирует добавление переменных и увеличивается только в том случае, если новый член улучшает модель выше того, что было бы получается по вероятности и уменьшается, когда предсказатель улучшает модель меньше, чем предсказано случайно.

  В условиях переобучения получается неверно высокое значение R-квадрата, даже когда модель фактически имеет пониженную способность прогнозирования. Это не относится к скорректированному R-квадрату.

  R-Squared против Beta

  Бета и R-квадрат — это две связанные, но разные меры корреляции, но бета — это мера относительной рискованности. Паевой инвестиционный фонд с высоким R-квадратом сильно коррелирует с эталоном. Если бета также высока, она может принести более высокую доходность, чем эталон, особенно на бычьих рынках.R-квадрат измеряет, насколько близко каждое изменение цены актива коррелирует с эталоном.

  Бета измеряет, насколько велики эти изменения цен по сравнению с эталоном. Используемые вместе R-квадрат и бета дают инвесторам полное представление о деятельности управляющих активами. Бета, равная точно 1,0, означает, что риск (волатильность) актива идентичен его эталонному показателю. По сути, R-квадрат — это метод статистического анализа для практического использования и надежности бета-версии ценных бумаг.

  Ограничения R-Squared

  R-квадрат даст вам оценку взаимосвязи между движениями зависимой переменной на основе движений независимой переменной. Он не скажет вам, хороша ли ваша выбранная модель или плохая, и не скажет вам, являются ли данные и прогнозы необъективными. Высокий или низкий R-квадрат не обязательно хорош или плох, поскольку он не передает надежность модели или правильность выбора регрессии. Вы можете получить низкий R-квадрат для хорошей модели или высокий R-квадрат для плохо подогнанной модели, и наоборот.

  Что такое хорошее значение R-квадрат?

  То, что считается «хорошим» значением R-Squared, будет зависеть от контекста. В некоторых областях, таких как социальные науки, даже относительно низкий R-Squared, такой как 0,5, может считаться относительно сильным. В других областях стандарты хорошего показания R-Squared могут быть намного выше, например 0,9 или выше. В финансах R-Squared выше 0,7 обычно рассматривается как показывающий высокий уровень корреляции, тогда как показатель ниже 0,4 показывает низкую корреляцию.Однако это не жесткое правило, и оно будет зависеть от конкретного анализа.

  Что означает значение R-квадрат 0,9?

  По сути, значение R-Squared, равное 0,9, указывает на то, что 90% дисперсии изучаемой зависимой переменной объясняется дисперсией независимой переменной. Например, если у паевого инвестиционного фонда значение R-Squared составляет 0,9 относительно его эталонного индекса, это будет означать, что 90% дисперсии фонда объясняется дисперсией его эталонного индекса.

  Лучше ли более высокий R-квадрат?

  Здесь снова все зависит от контекста. Предположим, вы ищете индексный фонд, который будет максимально точно отслеживать конкретный индекс. В этом сценарии вы хотите, чтобы R-квадрат фонда был как можно выше, поскольку его цель — соответствовать, а не превышать индекс. С другой стороны, если вы ищете активно управляемые фонды, высокий показатель R-Squared может рассматриваться как плохой знак, указывающий на то, что управляющие фондами не добавляют достаточной стоимости по сравнению с их контрольными показателями.

  Закон обратных квадратов — Радиационная безопасность

  Цель обучения:

  • Понимать применение закона обратных квадратов применительно к радиационной безопасности
  • Примените закон обратных квадратов, чтобы определить безопасное расстояние, время или величину излучения.

  Закон обратных квадратов: Интенсивность излучения обратно пропорциональна квадрату расстояния. Обратите внимание на диаграмме, что по мере увеличения расстояния вдвое площадь увеличивается в четыре раза, и, таким образом, начальное количество излучения распространяется по всей площади и, следовательно, пропорционально уменьшается.{2}} [/ латекс]

  Закон обратных квадратов по Borb — CC BY-SA 3.0

  I ₁ = Интенсивность с расстоянием, измеренным как (R / hr или mR / hr)

  D ₁ = Расстояние с интенсивностью (обычно измеряется в футах)

  I ₂ = Интенсивность без расстояния

  D ₂ = Расстояние без интенсивности

  Чтобы найти интенсивность (I ₂ ) означает, что мы хотим знать, какова интенсивность излучения в данном, втором месте или на известном расстоянии (D ₂ ).{2}} {I _ {2}}} [/ latex]

  Формула закона обратных квадратов: файл Word для печати

  Что такое линейная регрессия R2?

  Обновлено 24 февраля 2020 г.

  Кевин Бек

  Проверено: Lana Bandoim, B.S.

  В спорте тяжелая работа на тренировках и тренировках часто вознаграждается высокими результатами в соревнованиях и играх (пропорционально). Другими словами, рефрен старой школы «Нет боли — нет выгоды!». Звучит очень правдиво, хотя более оптимистичная формулировка той же идеи звучит так: «Чем усерднее вы объективно работаете, тем выше ваш уровень объективного успеха.«

  Вы можете проверить эту идею, выбрав 100 бегунов на длинные дистанции наугад (возможно, используя онлайн-опрос для сбора участников) и попросив их мчаться друг с другом на расстояние 5 километров (3,1 мили). Вы можете попросить их сообщить, сколько миль в неделю, которые они пробегали в среднем за предыдущие три месяца перед этим тестом.Но будет ли это «идеальная» корреляция? Другими словами, можете ли вы придумать причины ожидать, что точки данных будут отклоняться от прогнозируемой зависимости между объемом тренировки и скоростью 5 км?

  Добро пожаловать в мир линейного регрессионного анализа, чудесного и, как правило, довольно интересного инструмента, помогающего исследовать и количественно определять взаимосвязи между явно связанными переменными. В дополнение к приведенному выше примеру вы можете вообразить бесчисленное множество других (например, количество осадков по сравнению с уровнем растительности; доход vs.доступ к медицинскому обслуживанию в США) в личных и общественных интересах.

  Читайте дальше, чтобы узнать больше, чем вы когда-либо ожидали, о вопросах, связанных с теперь известной «формулой R-квадрата» в статистике.

  О линейных уравнениях

  Линейное уравнение названо так потому, что оно дает прямую линию при построении графика с использованием координат x и y. Его можно выразить в виде:

  На этой схеме a и b являются константами, x называется независимой переменной , а y известен как зависимая переменная .Другой способ обозначить эту взаимосвязь — «изменение y с x».

  В реальном мире это означает, что x обычно является переменной, которую вы можете контролировать или выбирать в эксперименте или анализе (например, количество пройденных миль), а y — это переменная, которая, кажется, имеет какую-то зависимость. на x (например, скорость бега).

  Пример: Изобразите уравнение y = 5x — 7.

  В линейных уравнениях a называется точкой пересечения по оси y. На графике видно, что это значение y там, где график пересекает ось y.В противном случае график представляет собой вертикальную линию, а уравнение принимает форму x = константа. Такой график вообще ничего не устанавливает относительно y как функции от x, и его нельзя представить в виде y = a + b x .

  Константа b называется наклоном линии , который на вводных курсах математики известен как «подъем за пробегом». Оно может быть положительным (представленное наклонной вверх линией по отношению к осям x и y), отрицательным (наклонная вниз линия) или 0 (горизонтальная линия).

  Что такое корреляция между переменными?

  Выше вам было предложено рассмотреть влияние изменчивого поведения (физическая подготовка) на результат (время 5 км), которое предлагается в какой-то неизвестной, но значительной степени зависеть от этого изменчивого поведения.

  Выбирая значительное количество субъектов для анализа (N = 100), вы стремитесь определить, существуют ли значимые и воспроизводимые отношения; Если вы посмотрели только на трех или четырех бегунов, и один или двое из них простудились в день теста, результаты будут менее полезными.

  Если вы заплатили 10 долларов за разработанное вами приложение и почему-то не имели затрат на запуск или обслуживание, ваша прибыль будет равна количеству проданных единиц, умноженному на десять: y = 10x. Таким образом, существует «идеальная» или неизменная корреляция между количеством проданных единиц и прибылью. Если бы вы построили график, очевидно, что одна линия соединила бы все точки.

  Но как насчет корреляций, которые явно присутствуют, но не являются «идеальными»? В науке это действительно так в большинстве случаев, и линейный регрессионный анализ — это инструмент, который ученые используют для определения степени или силы любых взаимосвязей, установленных между переменными в мире.

  Что противоречит статистике?

  Представьте себе выборку 1000 человек из населения США, которые сообщают о том, что они потребляют более трех чашек кофе в день, и сравнение общего уровня рака легких в этой группе с частотой рака легких 1000 случайно выбранных американцев, которые сообщают, что вообще не пьют кофе. . Вы были бы удивлены, обнаружив, что в группе, употребляющей кофе, в итоге было значительно больше случаев рака легких, чем в группе трезвенников?

  Если вы уже думаете, что либо план исследования был ошибочным, либо в кофе есть что-то коварное и ранее неизвестное, вы на правильном пути.Возможно, неудивительно, что уровень курения сигарет среди тех, кто много пьет кофе, намного выше, чем среди людей, которые пьют в умеренных количествах или совсем не пьют.

  В этом случае курение сигарет известно как смешивающая переменная . Поскольку он оказывает измеримое влияние на интересующий результат, не будучи связанным с независимой переменной, он вносит шум в исследование. Статистики и исследователи должны иметь возможность контролировать такие мешающие переменные при планировании исследований и анализе данных, которые они производят.

  О регрессионном анализе

  Допустим, вы проводите анализ времени тренировки по сравнению с 5K, и, к своему большому удовольствию, вы видите, что на самом деле существует связь между работой и результатами: те, кто сообщает о более тщательной подготовке, как правило, быстрее раз. Но график ни в коем случае не является линией; вместо этого это своего рода облако, которое выглядит так, как будто через него можно провести линию и уловить математическую «сущность» облака точек, называемую диаграммой рассеяния .

  Чтобы выполнить так называемый линейный регрессионный анализ, который представляет собой процесс, используемый для определения наилучшей линии соответствия на диаграмме рассеяния, вы должны уметь сделать два предположения.Один из них заключается в том, что соотношение на самом деле является линейным, а не, скажем, криволинейным, как когда y изменяется с некоторой экспоненциальной степенью x.

  Другое состоит в том, что соотношение между y и x таково, что y является непрерывной , то есть дискретной переменной , такой как 1, 2 или 3 класса в семестре.

  На графике зависимости скорости 5 км от тренировочного объема для 100 ваших испытуемых нет истинной линии, представляющей график. Это означает, что также нет реального наклона или пересечения по оси Y.Однако существует линия, которая наилучшим образом соответствует всем нанесенным точкам и минимизирует общую разницу между линией и всеми отдельными точками данных. Эта линия дает оценку точки пересечения оси Y и наклона, а уравнение, описывающее ее, имеет форму, указанную выше:

  ŷ называется «y-шляпа», а график называется линией наилучшего соответствия или, по причинам, скоро станет ясно, линия наименьших квадратов .

  • Как вы, возможно, уже определили, от вас не требуется решать эти уравнения вручную.Калькулятор не только выполнит эту функцию за вас, но вы также можете использовать любое количество онлайн-инструментов, которые сделают эту работу за вас (см. Пример в разделе Ресурсы).

  Что такое коэффициент корреляции r?

  В приведенном выше уравнении константы a и b представляют собой оценки, полученные из средних значений x и y в выборке (таких как средний тренировочный объем и среднее время 5K), записанные как x̅ и y̅. Вывод слишком обширен для этого обсуждения, но для полноты картины

  b = ∑ [(x — x̅) (y — y̅)] / ∑ (x — x̅) ²

  Константа b получается из величина отклонений.Интуитивно вы уже можете понять, что меньшие значения всех величин в скобках в этом уравнении связаны с лучшим «соответствием» между данными и линией, созданной для определения линейной зависимости между x и y в этих точках.

  Выражение для константы b выше можно записать:

  Где S _y и S _x — стандартные отклонения значений x и y в наборе. Наконец, вы пришли к ключевой величине регрессионного анализа: коэффициент корреляции r , который может варьироваться в пределах -1.0 и 1.0.

  • r — это нижний элемент на экране вывода LinRegTTest на калькуляторах TI-83, TI-83 + и TI-84 +.

  Что такое коэффициент детерминации?

  Сам по себе коэффициент корреляции r очень полезен. Значение, близкое к 1,0, указывает на почти идеальную положительную корреляцию, как в примере продаж вашего приложения. Значение, близкое к -1,0, указывает на сильную отрицательную корреляцию, при которой перемещение независимой переменной (скажем, часов, проведенных на вечеринках) в одну сторону приводит к перемещению другой переменной (скажем, GPA) в противоположном направлении.

  Второй важной величиной в линейном регрессионном анализе является коэффициент детерминации . При обсуждении линейной регрессии коэффициент детерминации всегда является квадратом коэффициента корреляции r, поэтому он просто равен (r) ² = r ² . Обратите внимание, что это значение не может быть отрицательным.

  Коэффициент детерминации — это не просто численное преобразование коэффициента корреляции; во многих случаях он также имеет большую объяснительную ценность.Обычно он выражается в процентах, а не в десятичном числе, поскольку это язык, который статистики предпочитают использовать при передаче информации другим ученым и особенно общественности.

  Зачем нужно значение r2?

  Во-первых, полезно знать, что на самом деле представляет собой r ² . Лучше всего его определить как процент вариации зависимой или прогнозируемой переменной (y), которая может быть объяснена вариацией независимой или объясняющей переменной (x) с использованием линии наилучшего соответствия, полученной в результате регрессионного анализа.

  Если значение r ² в вашем беговом исследовании оказалось равным 0,64, вы могли бы заявить, что 64 процента вариации в 5 000 раз объяснялись различиями в объеме тренировки. (Быстрая проверка: какие значения r могут дать коэффициент детерминации 0,64?)

  Точно так же значение 1 — r ² , выраженное в процентах, представляет собой процент вариации в y , который не объясняется вариацией x . Это может показаться тривиально верным результатом, но в некоторых случаях вас могут больше интересовать различия, а не сходства.

  В своем текущем анализе, если вы не разделили испытуемых на категории на основе таких факторов, как возраст, пол и общее состояние здоровья, вы могли бы ожидать, что в вашем анализе будет ряд смешанных переменных, что приведет к снижению значения ^{р. 2} и раскрывая пределы следственной силы вашего анализа.

  Калькулятор линейной регрессии

  В разделе Ресурсы вы найдете пример инструмента, который позволяет вам вводить столько значений x и y из набора данных, сколько вы хотите, и выполнять линейную регрессию, генерируя r и r2 в процесс.Поиграйте со все более крупными наборами данных и возитесь с вариациями по «ощущениям» — отличный способ познакомиться с линейной регрессией и ее графическими последствиями.

  Уравнение гравитации — Вселенная сегодня

  Нет ни одного, не двух, даже не трех уравнений гравитации, а много!

  Одно из самых известных описывает универсальный закон тяготения Ньютона:

  F = Gm ₁ м ₂ / r ² ,
  где F — сила тяжести между двумя массами (m ₁ и m ₂ ), которые находятся на расстоянии r друг от друга; G — гравитационная постоянная.

  Отсюда легко вывести другое, обычное, гравитационное уравнение, которое дает ускорение силы тяжести, g, здесь, на поверхности Земли:

  g = GM / r ² ,
  Где M — масса Земли, r — радиус Земли (или расстояние между центром Земли и вами, стоящим на ее поверхности), а G — гравитационная постоянная. .

  Общая теория относительности (ОТО) Эйнштейна, опубликованная в начале прошлого века, стала гораздо более точной теорией гравитации (теория была тщательно проверена и на сегодняшний день успешно прошла все испытания) .В ОТО уравнение гравитации обычно относится к уравнениям поля Эйнштейна (EFE), которые совсем не просто написать, не говоря уже о объяснении (поэтому я собираюсь написать их … но не объяснять!):

  G _?? = 8 ° G / c ⁴ T _??

  G (без индексов) — гравитационная постоянная, c — скорость света.

  Наконец, вот уравнение ускорения свободного падения, о котором вы, вероятно, никогда раньше не слышали:

  а =? (GMa ₀ / г),

  , где a — ускорение, которое испытывает звезда из-за гравитации согласно MOND (модифицированная ньютоновская динамика), альтернативной теории гравитации, M — масса галактики, r — расстояние между звездой на окраине этой галактики и ее центром. , G — гравитационная постоянная, а a ₀ — новая постоянная.

  Некоторые веб-сайты, которые для вашего интереса и удовольствия содержат больше информации об уравнениях гравитации: Теория «всемирного тяготения» Ньютона (НАСА), уравнение гравитации Эйнштейна (Университет Висконсина в Мэдисоне — тяжелый) и Формула гравитации (Университет Небраски-Линкольн) .

  Вселенная Сегодня, как и следовало ожидать, есть несколько историй, относящихся к уравнениям гравитации; вот некоторые из них: «Увидеть Вселенную глазами гравитации», «Случай MOND над темной материей» и «Объяснение аномалий пролета». Вот статья о нулевой гравитации.

  Gravity, эпизод Astronomy Cast, содержит больше о уравнениях гравитации, как и несколько шоу вопросов Astronomy Cast, например, 26 сентября 2008 г. и 31 марта 2009 г.

  Источники:
  Университет Небраски-Линкольн
  НАСА
  UT-Ноксвилл

  Как это:

  Нравится Загрузка …

  Связь между r и R-квадратом в линейной регрессии — количественная оценка здоровья

  R-квадрат — это показатель того, насколько хорошо модель линейной регрессии соответствует данным.Его можно интерпретировать как долю дисперсии результата Y, объясняемую моделью линейной регрессии.

  Это число от 0 до 1 (0 ≤ R ² ≤ 1). Чем ближе его значение к 1, тем большую вариативность объясняет модель. А R ² = 0 означает, что модель не может объяснить никаких вариаций в исходе Y.

  С другой стороны, коэффициент корреляции r является мерой, которая количественно определяет силу линейной связи между двумя переменными.

  r — число от -1 до 1 (-1 ≤ r ≤ 1):

  • Значение r, близкое к -1 : означает, что существует отрицательная корреляция между переменными (когда одна увеличивается, другая уменьшается, и наоборот)
  • Значение r, близкое к 0 : указывает, что две переменные не коррелированы (между ними нет линейной зависимости)
  • Значение r, близкое к 1 : указывает на положительную линейную связь между двумя переменными (когда одна увеличивается, другая увеличивается)

  Вот 3 графика, которые показывают связь между 2 переменными с разными коэффициентами корреляции:

  • Левый нарисован с коэффициентом r = 0.80
  • Средний с r = -0,09
  • И правый с r = -0,76:

  Ниже мы обсудим взаимосвязь между r и R ² в контексте линейной регрессии, не углубляясь слишком глубоко в математические детали.

  Мы начнем с частного случая простой линейной регрессии, а затем обсудим более общий случай множественной линейной регрессии.

  R-квадрат против r в случае простой линейной регрессии

  Мы видели, что и r, и R-квадрат измеряют силу линейной связи между двумя переменными, так как же они соотносятся в случае простой линейной регрессии?

  Когда мы имеем дело с простой линейной регрессией:

  Y = β ₀ + β ₁ X + ε

  R-квадрат будет квадратом корреляции между независимой переменной X и результатом Y :

  R ² = Cor ( X , Y) ²

  R-квадрат против r в случае множественной линейной регрессии

  В простой линейной регрессии у нас была 1 независимая переменная X и 1 зависимая переменная Y, поэтому вычислить корреляцию между X и Y не составило труда.

  При множественной линейной регрессии у нас есть более 1 независимой переменной X, поэтому мы не можем вычислить r между более чем 1 X и Y.

  При работе с множественной линейной регрессией:

  Y = β ₀ + β ₁ X ₁ + β ₂ X ₂ + β ₃ X ₃ + β ₄ X ₄ +… + ε

  R-квадрат будет квадратом корреляции между предсказанными / подобранными значениями линейной регрессии (Ŷ) и результатом (Y) :

  R ² = Cor ( Ŷ , Y) ²

  Обратите внимание, что в частном случае простой линейной регрессии:
  Cor (X, Ŷ) = 1
  Итак:
  Cor (X, Y) = Cor (Ŷ, Y)

  Вот почему в этом особом случае:
  R ² = Cor (Ŷ, Y) ² = Cor (X, Y) ²

  Дополнительная литература

  .

  No related posts.