Die Intensität des Geräusches, das gelegentlich in Ihre Ohren gelangt, kann regelmäßig schwanken. Dieses Phänomen heißt ** "beat" ** ing.
Der Ursprung dieses Phänomens liegt am Beispiel einer eindimensionalen Welle. ** Die Wellenfrequenz $ k $ und die Winkelfrequenz $ \ omega $ unterscheiden sich geringfügig. Durch die Überlagerung von zwei in dieselbe Richtung verlaufenden Sinuswellen schwankt die Wellenstärke (Amplitude) langsam und periodisch ** Gibt es.
In einem Medium mit Dispersion Die Winkelfrequenz $ \ omega $ ist eine Funktion von $ k $, und die physikalische Größe, die die Wellenbewegung charakterisiert, ist ** Gruppengeschwindigkeit **. Es ist wichtig, 80% 9F% E5% BA% A6) $ v_g = \ frac {\ partiell \ omega (k)} {\ partiell k} $ zu berücksichtigen. Dies unterscheidet sich von der normalen Wellengeschwindigkeit ** Phasengeschwindigkeit ** $ v_p = \ frac {\ omega} {k} $, die sich durch ein einheitliches Medium bewegt.
** Das Phänomen des Brüllens wird in der Physik der High School gelernt, aber es kann für Schüler schwierig sein, das Phänomen zu erfassen, da sie sich das Auftreten zeitlich variierender Wellen vorstellen müssen. In diesem Artikel erstellen wir daher eine Animation mit der Animationsmethode matplotlib, um das Brummen zu verstehen. ** ** **
** Ich denke, Sie können Ihr Verständnis des Phänomens und der Gruppengeschwindigkeit vertiefen, indem Sie sich nur die im Ergebnis gezeigte Animation ansehen. ** </ font>
(1) Stöhnphänomen, wenn keine Dispergierbarkeit vorliegt. Zu diesem Zeitpunkt stimmen die Phasengeschwindigkeit der Welle und die Gruppengeschwindigkeit überein.
(2) Stöhnphänomen bei Dispergierbarkeit. Die Gruppengeschwindigkeit stimmt nicht mit der Phasengeschwindigkeit überein.
(3) Kombinieren Sie die in (1) und (2) oben erstellten Animationen.
"""
Stöhnendes Phänomen:Keine Dispergierbarkeit
"""
%matplotlib nbagg
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
fig = plt.figure(figsize = (8, 6))
L, t_max = 6,12
Nx= 240
Nt = 100
delta_x=L/Nx
delta_t=t_max/Nt
xx=list(range(Nx))
a=1
k1= 2*np.pi/(L/10)
omega1=10
phi1=0
k2= (1+0.15)*k1
omega2=(1+0.15)*omega1
phi2=0
u1=np.zeros([Nx,Nt])
u2=np.zeros([Nx,Nt])
utot=np.zeros([Nx,Nt])
xlis=np.zeros([Nx])
for i in range(Nx):
x = i*delta_x
xlis[i] = x
for j in range(Nt):
t = j*delta_t
u1[i,j]=a*np.cos(k1*x-omega1*t-phi1)
u2[i,j]=a*np.cos(k2*x-omega2*t-phi2)
utot[i,j]= u1[i,j]+u2[i,j]
def update(j,utot,fig_title):
if j != 0:
plt.cla()
plt.ylim(-3, 3)
plt.xlim(0, L)
plt.plot( xlis,u1[:,j], '--', color='red', linewidth = 1)
plt.plot( xlis,u2[:,j], '--', color='blue',linewidth = 1)
plt.plot( xlis,utot[:,j], '-', color='purple', linewidth =4)
plt.title(fig_title + str("{0:.1f}".format(j*delta_t)))
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('U')
plt.legend(['u1','u2', 'u1+u2'], loc='upper right')
ani = animation.FuncAnimation(fig,update,fargs = (utot,'Beat: t ='), interval =1, frames = Nt,blit=False)
fig.show()
ani.save("output.gif", writer="imagemagick")
Ein Brüllphänomen (ein Phänomen, bei dem die Amplitude der zusammengesetzten Welle periodisch schwankt) wird beobachtet. Zu diesem Zeitpunkt stimmen die Phasengeschwindigkeit und die Gruppengeschwindigkeit überein.
Untersuchen Sie, was passiert, wenn heterogene Wellen, dh dispersive Wellen, überlagert werden.
"""
Verteilte Beziehung ω=f(k)Wenn da ist
"""
%matplotlib nbagg
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
fig = plt.figure(figsize = (8, 6))
L, t_max = 6,12
Nx= 240
Nt = 100
delta_x=L/Nx
delta_t=t_max/Nt
xx=list(range(Nx))
#X,T = np.meshgrid(x,t)
omega=10
omega0=30
a=1
k1= 2*np.pi/(L/10)
V0= omega/k1
omega1=np.sqrt((V0*k1)**2+omega0**2)
phi1=0
k2= (1+0.15)*k1
omega2=np.sqrt((V0*k2)**2+omega0**2)
phi2=0
u1=np.zeros([Nx,Nt])
u2=np.zeros([Nx,Nt])
utot=np.zeros([Nx,Nt])
xlis=np.zeros([Nx])
for i in range(Nx):
x = i*delta_x
xlis[i] = x
for j in range(Nt):
t = j*delta_t
u1[i,j]=a*np.cos(k1*x-omega1*t-phi1)
u2[i,j]=a*np.cos(k2*x-omega2*t-phi2)
utot[i,j]= u1[i,j]+u2[i,j]
def update(j,utot,fig_title):
if j != 0:
plt.cla()
plt.ylim(-3, 3)
plt.xlim(0, L)
plt.plot( xlis,u1[:,j], '--', color='red', linewidth = 1)
plt.plot( xlis,u2[:,j], '--', color='blue',linewidth = 1)
plt.plot( xlis,utot[:,j], '-', color='green', linewidth =4)
plt.title(fig_title + str("{0:.1f}".format(j*delta_t)))
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('U')
plt.legend(['u1','u2', 'u1+u2'], loc='upper right')
ani = animation.FuncAnimation(fig,update,fargs = (utot,'Beat: t ='), interval =1, frames = Nt,blit=False)
fig.show()
ani.save("output2.gif", writer="imagemagick")
** In diesem Fall gibt es einen Unterschied zwischen der Gruppengeschwindigkeit (der Geschwindigkeit, mit der sich die Hüllkurve bewegt ("Stöhnwellenform")) und der Phasengeschwindigkeit (der Geschwindigkeit, mit der sich die Welle selbst bewegt). Die "Stöhnwellenform" bewegt sich mit Gruppengeschwindigkeit und die Welle selbst bewegt sich mit Phasengeschwindigkeit. ** ** **
Der Bewegungsunterschied zwischen dispergierbar (grüne Linie) und nicht dispersiv (violette Linie) ist klar.
(1) Über die in diesem Dokument verwendete Verteilungsbeziehung
Eindimensionale Stringwellengleichung, $\frac{\partial^2 u(x,t)}{\partial t^2} = v^2 \frac{\partial^2 u(x,t)}{\partial x^2} \tag{1} $ Wenn die Rückstellkraft $ - \ omega_0 ^ 2 u (x, t) \ tag {2} $ hinzugefügt wird, die die Teilchen der Kette an jeder Position enthält, wird die Wellengleichung
Die Lösung dieser Wellengleichung ist
Als $ \ omega (k) = (v ^ 2k ^ 2 + \ omega_0 ^ 2) ^ \ frac {1} {2} \ tag {4} $
Es stellt sich heraus, dass In dem Inhalt (2) dieser Arbeit wurde die obige Dispersionsbeziehung (Gleichung .4) verwendet.
(2) In verschiedenen Medien sind verschiedene Dispersionsbeziehungen bekannt. Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel geben.
** Dispersionsformel von Wellen, die sich auf der Oberfläche von tiefem Wasser bewegen **: $ \ omega (k) = \ sqrt (gk + T k ^ 3 / \ rho) \ tag {6} $ (g ist die Schwerkraftbeschleunigung, T ist Oberflächenspannung, $ \ rho $ ist Dichte.
** Zwei-Atom-System (jede Ionenmasse ist $ m_1 $ und $ m_2 $) ** ** Gitterschwingung ** unter Berücksichtigung nur der engsten Wechselwirkung Wiki /% E6% A0% BC% E5% AD% 90% E6% 8C% AF% E5% 8B% 95) Verteilung:
[1] Für die Animationserstellung war der Qiita-Artikel von AnchorBlues: Flexible Animationserstellung mit Animation.FuncAnimation of matplotlib hilfreich und leicht zu verstehen. ..
[2] Für Gruppengeschwindigkeit zum Beispiel von Yosuke Nagaoka ["Vibration and Waves"](https://www.amazon.co.jp/%E6%8C%AF%E5%8B%95%E3%81% A8% E6% B3% A2-% E9% 95% B7% E5% B2% A1-% E6% B4% 8B% E4% BB% 8B / dp / 4785320451) hat eine elementare und leicht verständliche Erklärung.
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