Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение
Высшего профессионального образования
« Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н.Ельцина »
УТВЕРЖДАЮ
Декан физического факультета
_______________________ А.Н. Бабушкин
«___» _________________ 2012 г.
ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
Методы обработки результатов физического эксперимента
в составе модуля
Профиль «Теплофизика и молекулярная физика»
Направление подготовки
011200 – Физика
Екатеринбург 2012
Наименование дисциплины: Методы обработки результатов физического эксперимента
Трудоемкость дисциплины (в з.е.): 2
3. Требования к результатам освоения дисциплины.
В результате освоения дисциплины студент должен
Знать:
Основные методы обработки результатов эксперимента в области теплофизики и молекулярной физики.
Уметь:
Проводить обработку результатов эксперимента в области теплофизики и молекулярной физики.
Владеть (методами, приемами):
Основами экспериментальных методов теплофизических измерений.
- Содержание и структура дисциплины
Содержание разделов дисциплины
Раздел 1. Введение. Необходимые сведения из метрологии.
1. Общие сведения об измерениях. Понятия: физическая величина, физический объект, измерение, значение, размер. Основное уравнение измерения. Истинное, измеренное и действительное значения. Измерительное преобразование и его диапазон.
2. Шкалы физических величин. Шкалы наименований, порядка, интервалов, отношений, абсолютные.
3. Характеристики измерений: принцип, метод, погрешность, неопределенность, точность, правильность, достоверность, сходимость, прецизионность, воспроизводимость.
4. Классификация измерений.
5. Методы измерений: непосредственной оценки, сравнения с мерой, дифференциальный, совпадений, замещения, нетрадиционные. Методы противопоставления, последовательной оценки, нулевой, компенсационный.
6. Погрешности измерений, их классификация.
7. Нормирование погрешностей средств измерений. Класс точности измерительного прибора.
8. Классификация неопределенностей измерений: неопределенности стандартные, суммарные стандартные, расширенные.
Раздел 2. Анализ случайных событий.
1. Случайные явления и их классификация. События единственно возможные, несовместимые, независимые, достоверные, абсолютно невозможные, вероятные.
2. Понятие вероятности. Теоремы сложения и умножения вероятностей.
3. Дискретные и непрерывные случайные величины, их графическое изображение. Понятие гистограммы. Интегральная и дифференциальная функции распределения. Теорема Бернулли.
4. Теоретические и экспериментальные распределения случайных величин. Вывод формулы для плотности вероятности и определение параметров теоретического распределения случайной величины (на примере анализа распределения времен ожидания вскипания перегретой жидкости).
5. Сопоставление статистических распределений. Графический метод. Критерий согласия Пирсона.
6. Математические характеристики распределений случайных величин: математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратичное отклонение. Свойства дисперсии. Доверительный интервал, доверительная вероятность.
Раздел 3. Статистическое описание погрешностей измерений.
1. Нормальное распределение и его свойства. Центральная предельная теорема.
2. Оценка точности ряда измерений (в целом).
3. Статистические виды погрешностей: вероятностная (равновероятная), среднеарифметическая, среднеквадратичная.
4. Оценка точности результата измерений. Вывод и анализ формулы для среднеквадратичной погрешности среднеарифметического. Возможные способы уменьшения s(l). Практические рекомендации при проведении измерений, вычислений и представлении результатов измерений.
5. Обработка результатов измерений коротких рядов.
6. Обработка результатов измерений разной достоверности.
7. Обработка результатов косвенных измерений. Ошибки отнесения.
8.Обработка результатов единичных измерений.
Раздел 4. Представление и аппроксимация зависимостей между физическими величинами.
1. Графический анализ результатов измерений.
2. Представление результатов измерений в виде эмпирических формул.
3. Метод наименьших квадратов. Решение доведением до системы нормальных уравнений. Решение с использованием матричной алгебры.
4. Обобщение МНК на двухпараметрическую аппроксимацию, неравноточные измерения, наложение дополнительных условий.
5. Основы регрессионного анализа. Выбор оптимальной модели методом последовательного зануления наименее значимого коэффициента.
Объем дисциплины и виды учебной работы по дисциплине
Виды учебной работы по дисциплине и формы итогового контроля знаний, соответствующие данной образовательной программе, с разбивкой объема работы по часам и семестрам для существующих форм обучения приведены в табл. 1.
Таблица 1
Виды учебной работы по дисциплине
| Виды учебной работы, формы контроля | Всего, час. | Учебные семестры | ||
| N6 | ||||
| Трудоемкость в зачетных единицах | ||||
| Общая трудоемкость по учебному плану(в акад. час.) | ||||
| Аудиторные занятия | ||||
| Лекции (Л) | ||||
| Практические занятия (ПЗ) | ||||
| Лабораторные работы (ЛР) | ||||
| Самостоятельная работа студентов (СРС) | ||||
| Подготовка к текущим контрольным мероприятиям в семестре | ||||
| Домашние задания | ||||
| Вид и трудоёмкость итогового контроля | ||||
| Зачет (З) | ||||
| Экзамен (Э) | ||||
| Зачет дифференцир. (ЗД) | ||||
| Коллоквиум |
- Образовательные технологии
Перечень образовательных технологий, обеспечивающих достижение планируемых результатов обучения по дисциплине и сочетание примерных методов и форм организации обучения отражается в матрице (табл. 2).
Таблица 2
Методы и формы организации обучения
формы ОО
Образователь-
ные технологии
| Лекции | Лабора-торные работы | Практичес-кие занятия, семинары | Тренинги, мастер-классы | СРС | Курсовой проект |
| IT-методы | ||||||
| Работа в команде | ||||||
| Case-study | ||||||
| Игры | ||||||
| Методы проблемного обучения | ||||||
| Обучение на основе опыта | ||||||
| Проектный метод | ||||||
| Поисковый метод | ||||||
| Исследовательский метод | ||||||
| Другие … |