Simulerings-eksperiment - Fysikk/Matematikk
|
|
- Inger-Lise Kristoffersen
- 6 år siden
- Visninger:
Transkript
1 Simulerings-eksperiment - Fysikk/Matematikk Tidligere dette semesteret er det gjennomført et såkalt Tracker-eksperiment i fysikk ved UiA. Her sammenlignes data fra et kast-eksperiment med data fra en tilhørende matematisk modell. Et typisk eksempel vises i figuren nedenfor (fig 1). Fig 1 Ofte får vi (av ulike grunner) et avvik mellom de eksperimentelle verdiene og verdiene fra den matematiske modellen. En av avviksgrunnene ved et slikt kasteksperiment kan være at den matematiske modellen ikke tar høyde for eventuell luftmotstand. Ved UiA utvikler vi visualiserings- og simulerings-verktøyet SimReal. I figuren nedenfor (fig 2) vises tilsvarende data fra et kast-eksperiment med tilhørende matematiske modell vha dette verktøyet. Fig 2 Det kan se ut til at vi kanskje spesielt må ta hensyn til luftmotstand når vi skal utarbeide en matematisk modell som gir en god beskrivelse av et slikt kast. Derfor skal vi i dette simulerings-eksperimentet se litt nærmere på studiet av luftmotstand.
2 En matematisk modell som inkluderer luftmotstand, kan ofte bli for kompleks til at den kan løses med penn og papir. Da kan det ofte være hensiktsmessig (og også nødvendig) å ta i bruk teknologi, numeriske beregnigner og programmering for å løse problemet. I dette programmerings-eksperimentet skal vi se litt nærmere på slike numeriske beregninger i SimReal. Det kreves ingen programmeringserfaring for å delta i dette eksperimentet. Hensikten med eksperimentet er å undersøke i hvilken grad ulike typer simulerings-opplegg kan fungere i fysikk-undervisningen og hvilke eventuelle problemer som oppstår underveis basert på ulike bakgrunn i bruk av teknologi/programmering. Litt teoribakgrunn: Fig 3 Vi tenker oss en partikkel som faller fritt (kun påvirket av tyngdekraften G = mg). Partikkelbevegelsen beskrives ved posisjon s, hastighet v og akselerasjon a som funksjon av tiden t. Newtons 2. lov (F = ma) anvendt på denne partikkelen gir oss følgende: F = ma Newtons 2. lov G = ma Tyngden er den eneste ytre kreften som virker, dvs F = G mg = ma Tyngden G er lik produktet av massen m og tyngdeakselerasjonen g a = g Forkorter m og får a = g Ved fritt fall (partikkelen er påvirket av kun tyngden G = mg) vil altså partikkelen få akselerasjonen g. La oss nå anta at partikkelen i tillegg til tyngden også er påvirket av luftmotstand. La oss i første omgang anta at denne luftmotstanden er proporsjonal med hastigheten (dvs luftmotstanden kan skrives som en konstant c multiplisert med hastigheten v) og motsatt rettet. Bruk av Newtons 2. lov gir oss nå: F = ma Newtons 2. lov G - cv = ma Tyngden G og luftmotand cv er de eneste ytre kraftene som virker mg cv = ma Tyngden G er lik produktet av massen m og tyngdeakselerasjonen g a = g c/m*v Løser ligningen mht akselerasjonen a Av det siste uttrykket ser vi at partikkelens akselerasjon er lik tyngdeakselerasjonen g i startøyeblikket (hastigheten v er lik null), men at akselerasjonen a avtar etter hvert som hastigheten v øker. Når hastigheten blir så stor at luftmotstanden blir like stor som tyngden, så vil partikkelen ikke lenger ha noen akselerasjon (partikkelen vil fortsette med konstant hastighet). Denne maksimale hastigheten blir oppnådd når a = g c/m*v = 0, dvs den maksimale hastigheten er gitt ved v = m/c*g. Med en slik luftmotstandsmodell ser vi altså at akselerasjonen a endrer seg. Vi ser også at akselerasjonen er avhengig av massen m, så det skule indikere at to legemer med ulik masse m ikke faller like fort når vi har luftmotstand (uten luftmotstand vil begge falle likt og ha akselerasjonen g, helt uavhengig av massen m: ). Hvis luftmotstanden er proporsjonal med hastigheten slik som i eksemplet ovenfor, så kan problemet løses relativt enkelt med penn og papir (det kan også gjøres hvis luftmotstanden er proporsjonal med kvadratet av hastigheten (se artikkel fra UiO: Men hvis luftmotstanden er et mer sammensatt uttrykk (bl.a. avhengig av hastigheten på en langt mer kompleks måte), så vil bruk av numerisk matematikk og dataverktøy være hensiktsmessig/nødvendig.
3 For å løse et luftmotstand-problem numerisk vha dataverktøy og programmering, skal vi først gå tilbake til definisjon av hastighet og akselerasjon og bevegelsesligningene (se fig 4). Fig 4 I kolonne 1 står oppført definisjon av hastighet v og akselerasjon a (kap 2) som henholdsvis den deriverte av posisjon s og den deriverte av hastighet v. I kolonne 2 står oppført veilovene med posisjon s og hastighet v som funksjon av tiden. Her er s 0 og v 0 henholdsvis posisjon og hastighet ved tiden t = 0. Disse integralene som inngår i kolonne 2 kan vi beregne analytisk hvis akselerasjonen a og hastigheten v som inngår som integrander ikke er for kompliserte. Hvis derimot a og v er relativt komplekse, så kan analytiske løsninger bli vanskelige og av og til umulige slik at vi må benytte numeriske beregninger i stedet. Derfor skal vi nå se litt nærmere på dette sistnevnte. Merk at vi i veilovene i kolonne 2 ikke trenger starte ved tiden t = 0. Vi kan gjerne integrere fra et tidspunkt t 0 (som ikke trenger være lik 0), men da må s 0 og t 0 svare til henholdsvis posisjon og hastighet ved dette tidspunktet t 0. I kolonne 3 har vi tatt hensyn til disse sistnevnte betraktningene hvor vi vha veilovene bestemmer henholdsvis posisjon s og hastighet v ved et tidspunkt t + t uttrykt ved posisjon og hastighet ved et tidligere tidspunkt t. Hvis t nå er liten, så kan vi betrakte akselerasjonen a og hastigheten v (de to integrandene) som tilnærmet konstante i dette intervallet fra t til t + t. Dermed får vi resultatet som er vist i kolonne 4. La oss nå benytte disse betraktningene til å bestemme en sluttposisjon og en slutthastighet ved suksessivt å bestemme en ny posisjon og en ny hastighet uttrykt ved posisjon og hastighet ved et tidligere tidspunkt like før (se fig 5). For eksempel ser vi at s 2 og v 2 ved et tidspunkt t 2 er uttrykt ved posisjon s 1 og v 1 ved tidspunktet t 1 hvor t 2 = t 1 + t. Fig 5 Denne måten å løse problemet på blir jo noe slitsomt siden t må være svært liten og derfor gir oss svært mange beregninger for at sluttresultatet skal bli korrekt. Det er her datateknologi og programmering nå kommer til sin rett, så la oss se litt nærmere på dette.
4 La oss nå gå tilbake til vårt simulerings-eksperiment med luftmotstand og hvor luftmotstanden er proporsjonal ved hastigheten, dvs a = g c/m*v slik som vist i tidligere beregninger. (se fig 6). Fig 6 I fig 6 ser vi beregninger av posisjon og hastighet i steg nr n+ 1 uttrykt ved posisjon og hastighet i steg nr n (foregående steg). Deretter beregnes ny akselerasjon a i steg nr n+1 basert på den nylig beregnede hastigheten v i steg nr n + 1. Slik kan vi nå fortsette steg for steg fra en start-tilstand til en slutt-tilstand. Når vi nå skal programmere dette, må vi løse to problemer. For det første må vi på en eller annen måte få datamaskinen til å forstå at den skal gjenta beregninger steg for steg fra en start-tilstand til en slutt-tilstand. For det andre må vi på en eller annen måte få datamaskinen til å ta vare på alle disse beregnede verdiene for hvert steg. Det første problemet løses enkelt vha en såkalt sløye-teknikk. Datamaskinen har innebygget en klokke. Vi kan sørge for at datamaskinen trigger på denne klokken og be den gjenta beregningene for eksempel ved hvert hundredels sekund. Det andre problemet kan også løses enkelt på følgende måte: Når vi i en datamaskin gjør beregninger med variabler, så vil hvert variabelnavn som vi programmerer inn i datamaskinen representeres ved en fysisk celle i datamaskinens hukommelse. La oss tenke oss at vi har en slik celle kalt x og at denne variabelen har verdien 4. Da ligger tallet 4 lagret i den datamaskincellen som har navnet x. La oss nå tenke oss at vi ønsker å øke denne variabel-verdien med 3, dvs vi ønsker å plassere et nytt tall i cellen x og som er 3 større enn den verdien som i øyeblikket befinner seg i cellen x. Da skriver vi følgende kommando: x = x + 3 I matematikken er jo et slikt uttrykk selvmotsigende fordi vi kan trekke fra x på begge sider (dvs fjerne x på begge sider) og vi sitter igjen med ligningen 0 = 3, og dette er jo feil. I programmering av en datamaskin derimot, så betyr likhetstegnet noe annet. Ligningen ovenfor tolker nemlig datamaskinen på følgende måte: På venstre side foran likhetstegnet står nevnt variabelen x. Da forstår datamaskinen at x skal få en ny verdi, nemlig lik den verdien som står på høyre side av likhetstegnet. På høyre side står det x + 3. Siden x i øyeblikket har verdien 4, så vil høyresiden bli lik 7. Oppsummert: Ligningen x = x + 3 tolker datamaskinen som at x skal få ny verdi, nemlig lik den nåværende verdien 4 pluss 3, dvs den nye verdien vil bli 7. Hvis vi nå lar datamaskinen gjennomføre denne beregningen fortløpende 4 ganger, så blir verdiene til x fortløpende lik 7, 10, 13 og 17 (øker med 3 for hvert steg), dvs vi ender opp med at x har fått verdien 17.
5 .La oss nå se hvordan vi programmerer den partikkelen som faller fritt (kun påvirket av tyngden, ingen luftmotstand), se fig 7: Fig 7 Et dataprogram deles ofte opp i ulike moduler (blokker). Ovenfor vises en slik blokk, kalt en function. Navnet på funksjonen er move_particle1 (dette navnet er fritt valgbart). Denne blokken starter med det reserverte ordet function etterfulgt av det fritt valgbare funksjons-navnet som her er move_particle. Deretter følger en parentes som inneholder parameteren t (tiden). Denne funksjonen blir kalt opp 100 ganger i sekundet og for hvert kall kommer tiden t inn som en parameter. For hver gang funksjonen kalles opp beregnes ny hastighet (her kalt v1) lik starthastigheten v10 (her lik null) pluss akselerasjonen a1 (som her er lik g = 9.81 m/s 2 ) og ny posisjon (her kalt y1) lik startposisjonen y10 pluss starthastigheten v10 multiplisert med tiden t pluss ½ multiplisert med akselerasjonen a1 (som her er lik g) multiplisert med kvadratet av tiden t. Vi har altså brukt de velkjente bevegelsesligningene fra kap 2. Hvert statement (kommando til datamaskinen) avsluttes med et semikolon. Bakerst på hver linje (med grønn farge) står en kort kommentar (her bevegelsesligningene). Slike kommentarer er kun beregnet for programmerere (for at programmet skal bli enklere å lese), datamaskinen forsøker ikke å tolke slike kommentarer. Kvadratet av t kan vi skrive som t*t, men i eksemplet ovenfor er benyttet en innebygget matematikkfunksjon pow som finnes i matematikk-biblioteket kalt Math. Denne funksjonen har to parametre, den første er grunntallet (her t), den andre er eksponenten (her 2). Vi skriver altså Math.pow(t,2). I vårt eksperiment skal du nå skrive inn tilsvarende nødvendige statement for partikkel nr 2. Nedenfor (fig 8) vises denne funksjonen (foreløpig tom) kalt move_particle2. Også denne funksjonen kalles automatisk opp hundre ganger i sekundet. Fig 8 Statementene som skal skrives inn svarer til følgende tilordninger (fig 9): Fig 9 Gjeldende posisjon til partikkel nr 2 skal kalles y2, gjeldende hastighet v2 og gjeldende akselerasjon a2. Konstantene g, c og m har samme navn som vist ovenfor. Det korte tidsintervallet skal ha navn dt. Etter at disse er testkjørt skal vi lage mer kompliserte uttrykk for luftmotstand og testkjøre disse. Oppgavene vil bli utdelt når eksperimentet starter.
6 Ved start av dette simulerings-eksperimentet vil dere se følgende skjermbilde (fig 10): Fig 10 Til venstre vises simuleringsprogrammet med to partikler som faller vertikalt. Partikkelen lengst til venstre (rød) simulerer et fritt fall (kun påvirket av tyngden). Partikkelen ved siden av til høyre (blå) er i tillegg til tyngden utsatt for luftmotstand. Fortløpende verdier for posisjon, hastighet og akselerasjon, samt grafer og vektorer vises. Til høyre vises programkoden for denne simuleringen. Dere skal programmere inn de statementene som er nødvendige for å simulere luftmotstand (se blå pil). Dere skal teste ut ulike modeller for luftmotstand og studere likheter/ulikheter mellom disse. Simuleringene og programmeringen utføres vha kun en browser (Google Chrome). Google Chrome har en meget avansert programmerings-editor. Når endringer i programkoden er utført, trykkes lagring (ctrl+s). Deretter trykkes refresh i browseren og simuleringen kan kjøres på nytt. Med en gang koden er lagret (ctrl+s), så er denne simuleringen tilgjengelig på internett og kan kjøres umiddelbart på PC, laptop, tablet, mobiltlf, TV,. På neste side vises en kort oppsummering. Lykke til med simulerings-eksperimentet!
7 Oppsummering: Teori Simulering / Programmering Bjørn Olav Hogstad Per Henrik Hogstad NTNU UiA
Kap 02 Posisjon / Hastighet / Akselerasjon 2D - Bevegelse langs en rett linje
Kap 02 Posisjon / Hastighet / Akselerasjon 2D - Bevegelse langs en rett linje 2.1 Vi skal gjennomføre en enkel bestemmelse av gjennomsnittshastighet ved å simulere en luftputebenk. En vogn kan gli tilnærmet
DetaljerProFag Realfaglig programmering
Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet ProFag Realfaglig programmering Andre samling 1. september 018 Kompetansesenter for Undervisning i Realfag og Teknologi www.mn.uio.no/kurt Det matematisk-naturvitenskapelige
DetaljerDifferensiallikninger definisjoner, eksempler og litt om løsning
Differensiallikninger definisjoner, eksempler og litt om løsning MAT-INF1100 Differensiallikninger i MAT-INF1100 Definsjon, litt om generelle egenskaper Noen få anvendte eksempler Teknikker for løsning
DetaljerKan vi forutse en pendels bevegelse, før vi har satt den i sving?
Gjør dette hjemme 6 #8 Kan vi forutse en pendels bevegelse, før vi har satt den i sving? Skrevet av: Kristian Sørnes Dette eksperimentet ser på hvordan man finner en matematisk formel fra et eksperiment,
DetaljerEnkel matematikk for økonomer. Del 1 nødvendig bakgrunn. Parenteser og brøker
Vedlegg Enkel matematikk for økonomer I dette vedlegget går vi gjennom noen grunnleggende regneregler som brukes i boka. Del går gjennom de helt nødvendige matematikk-kunnskapene. Dette må du jobbe med
DetaljerTDT4105 IT Grunnkurs Høst 2014
TDT4105 IT Grunnkurs Høst 2014 Norges teknisknaturvitenskapelige universitet Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Øving 6 1 Teori a) Hva er 2-komplement? b) Hva er en sample innen digital
DetaljerFysikkmotorer. Andreas Nakkerud. 9. mars Åpen Sone for Eksperimentell Informatikk
Åpen Sone for Eksperimentell Informatikk 9. mars 2012 Vektorer: posisjon og hastighet Posisjon og hastighet er gitt ved ( ) x r = y Ved konstant hastighet har vi som gir likningene v= r = r 0 + v t x =
DetaljerKollisjon - Bevegelsesmengde og kraftstøt (impuls)
Institutt for fysikk, NTNU FY11 Mekanisk fysikk, høst 7 Laboratorieøvelse Kollisjon - Bevegelsesmengde og kraftstøt (impuls) Hensikt Hensikten med øvelsen er å studere elastiske og uelastiske kollisjoner
DetaljerFY0001 Brukerkurs i fysikk
NTNU Institutt for Fysikk Løsningsforslag til øving FY0001 Brukerkurs i fysikk Oppgave 1 a Det er fire krefter som virker på lokomotivet. Først har vi tyngdekraften, som virker nedover, og som er på F
DetaljerNewtons (og hele universets...) lover
Newtons (og hele universets...) lover Kommentarer og referanseoppgaver (2.25, 2.126, 2.136, 2.140, 2.141, B2.7) Newtons 4 lover: (Gravitasjonsloven og Newtons første, andre og tredje lov.) GL: N I: N III:
DetaljerLøsningsforslag til øving 4: Coulombs lov. Elektrisk felt. Magnetfelt.
Lørdagsverksted i fysikk. Institutt for fysikk, NTNU. Høsten 27. Veiledning: 29. september kl 12:15 15:. Løsningsforslag til øving 4: Coulombs lov. Elektrisk felt. Magnetfelt. Oppgave 1 a) C. Elektrisk
Detaljer4 Differensiallikninger R2 Oppgaver
4 Differensiallikninger R2 Oppgaver 4.1 Førsteordens differensiallikninger... 2 4.2 Modellering... 7 4.3 Andreordens differensiallikninger... 13 Aktuelle eksamensoppgaver du finner på NDLA... 16 Øvingsoppgaver
DetaljerProsjekt 2 - Introduksjon til Vitenskapelige Beregninger
Prosjekt - Introduksjon til Vitenskapelige Beregninger Studentnr: 755, 759 og 7577 Mars 6 Oppgave Feltlinjene for en kvadrupol med positive punktladninger Q lang x-aksen i x = ±r og negative punktladninger
Detaljer2 Om statiske variable/konstanter og statiske metoder.
Litt om datastrukturer i Java Av Stein Gjessing, Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo 1 Innledning Dette notatet beskriver noe av det som foregår i primærlageret når et Javaprogram utføres.
DetaljerLæreplan i Programmering og modellering - programfag i studiespesialiserende utdanningsprogram
2.12.2016 Læreplan i - programfag i studiespesialiserende utdanningsprogram Formål Programmering er et emne som stadig blir viktigere i vår moderne tid. Det er en stor fordel å kunne forstå og bruke programmering
DetaljerKanter, kanter, mange mangekanter. Introduksjon: Steg 1: Enkle firkanter. Sjekkliste. Skrevet av: Sigmund Hansen
Kanter, kanter, mange mangekanter Skrevet av: Sigmund Hansen Kurs: Processing Tema: Tekstbasert, Animasjon Fag: Matematikk, Programmering, Kunst og håndverk Klassetrinn: 8.-10. klasse, Videregående skole
DetaljerDet du skal gjøre i denne oppgava er først å sette opp bakgrunnen til spillet og så rett og slett å få firkanter til å falle over skjermen.
Tetris Introduksjon Processing Introduksjon Lag starten på ditt eget tetris spill! Det du skal gjøre i denne oppgava er først å sette opp bakgrunnen til spillet og så rett og slett å få firkanter til å
DetaljerTFY4104 Fysikk. Institutt for fysikk, NTNU. Høsten Obligatorisk numerikkøving. Innleveringsfrist: Søndag 13. november kl
TFY4104 Fysikk. Institutt for fysikk, NTNU. Høsten 2016. Obligatorisk numerikkøving. Innleveringsfrist: Søndag 13. november kl 23.9. Volleyball på kvartsirkel Kvalitativ beskrivelse φ f r+r N Mg R Vi er
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
Side 1 UNIVERSITETET I OSO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: FYS-MEK 1110 Eksamensdag: mars 017 Tid for eksamen: 14:30 17:30 (3 timer) Oppgavesettet er på 4 sider Vedlegg: Formelark
DetaljerUbestemt integrasjon.
Ukeoppgaver, uke 4, i Matematikk 0, Ubestemt integrasjon. Høgskolen i Gjøvik Avdeling for ingeniørfag Matematikk 0 Ukeoppgaver uke 4 I løpet av uken blir løsningsforslag lagt ut på emnesiden http://www.hig.no/toel/allmennfag/emnesider/rea04
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO. Introduksjon. Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet 1.1
Introduksjon UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: FYS-MEK 1110 Tid for eksamen: 3 timer Vedlegg: Formelark Tillatte hjelpemidler: Øgrim og Lian: Størrelser og enheter
DetaljerTetris. Introduksjon. Skrevet av: Kine Gjerstad Eide. Lag starten på ditt eget tetris spill!
Tetris Skrevet av: Kine Gjerstad Eide Kurs: Processing Introduksjon Lag starten på ditt eget tetris spill! Det du skal gjøre i denne oppgava er først å sette opp bakgrunnen til spillet og så rett og slett
DetaljerDet matematisk-naturvitenskapelige fakultet Økt forståelse for matematikk ved bruk av programmering Sinusseminar 2019
Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Økt forståelse for matematikk ved bruk av programmering Sinusseminar 2019 Henrik Hillestad Løvold Institutt for Informatikk, UiO Program 1. Hva er programmering?
DetaljerElektrisk potensial/potensiell energi
Elektrisk potensial/potensiell energi. Figuren viser et uniformt elektrisk felt E heltrukne linjer. Langs hvilken stiplet linje endrer potensialet seg ikke? A. B. C. 3 D. 4 E. Det endrer seg langs alle
DetaljerFAG: Fysikk FYS118 LÆRER: Fysikk : Per Henrik Hogstad (fellesdel) Kjetil Hals (linjedel)
UNIVERSITETET I AGDER Grimstad E K S A M E N S O P P G A V E : FAG: Fysikk FYS118 LÆRER: Fysikk : Per Henrik Hogstad (fellesdel) Kjetil Hals (linjedel) Klasse(r): Dato: 22.05.18 Eksamenstid, fra-til: 09.00
DetaljerNewtons lover i én dimensjon
Newtons lover i én dimensjon.01.014 Interessert å være studentrepresentant for YS-MEK kurset? ta kontakt med meg. YS-MEK 1110.01.014 1 Bok på bordet Gravitasjon virker på boken om den ligger på bordet
DetaljerNewtons lover i én dimensjon
Newtons lover i én dimensjon 6.01.017 YS-MEK 1110 6.01.017 1 Hva er kraft? Vi har en intuitivt idé om hva kraft er. Vi kan kvantifisere en kraft med elongasjon av en fjær. YS-MEK 1110 6.01.017 Bok på bordet
DetaljerMatematikk og fysikk RF3100
DUMMY Matematikk og fysikk RF3100 Øving 20. mars 2015 Tidsfrist: 7.april 2015, klokken 23.55 Onsdag 25. mars kom det til en ekstraoppgave: Oppgave 4. Denne kan du velge å gjøre istedenfor oppgave 3. Det
DetaljerHvilken BitBot går raskest gjennom labyrinten?
Hvilken BitBot går raskest gjennom labyrinten? I fokusuka i IT skal vi jobbe praktisk, nærmere bestemt ved å bruke naturvitenskaplig metode for å løse en oppgave. Denne metoden er sentral i naturfag og
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
vx [m/s] vy [m/s] Side UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: FYS-MEK Eksamensdag: 3 mars 8 Tid for eksamen: 9: : (3 timer) Oppgavesettet er på 3 sider Vedlegg: Formelark
DetaljerHoppehelt. Introduksjon. Steg 1: Streken. Sjekkliste. Skrevet av: Geir Arne Hjelle
Hoppehelt Skrevet av: Geir Arne Hjelle Kurs: Scratch Tema: Blokkbasert, Spill Fag: Matematikk, Programmering, Kunst og håndverk Klassetrinn: 5.-7. klasse, 8.-10. klasse Introduksjon Hoppehelt er litt inspirert
DetaljerKapittel august Institutt for geofag Universitetet i Oslo. GEO En Introduksjon til MatLab. Kapittel 2.
Institutt for geofag Universitetet i Oslo 28. august 2012 Kommandovinduet Det er gjennom kommandovinduet du først og fremst interagerer med MatLab ved å gi datamaskinen kommandoer når >> (kalles prompten
DetaljerHer skal du lære å programmere micro:biten slik at du kan spille stein, saks, papir med den eller mot den.
PXT: Stein, saks, papir Skrevet av: Bjørn Hamre Kurs: Microbit Introduksjon Her skal du lære å programmere micro:biten slik at du kan spille stein, saks, papir med den eller mot den. Steg 1: Velge tilfeldig
DetaljerNotat 2, ST Sammensatte uttrykk. 27. januar 2006
Notat 2, ST1301 27. januar 2006 1 Sammensatte uttrykk Vi har sett at funksjoner ikke trenger å bestå av annet enn ett enkeltuttrykk som angir hva funksjonen skal returnere uttrykkt ved de variable funksjonen
DetaljerMAT-INF 1100: Obligatorisk oppgave 1
13. september, 2018 MAT-INF 1100: Obligatorisk oppgave 1 Innleveringsfrist: 27/9-2018, kl. 14:30 i Devilry Obligatoriske oppgaver («obliger») er en sentral del av MAT-INF1100 og er utmerket trening i å
DetaljerUtførelse av programmer, funksjoner og synlighet av variabler (Matl.)
Utførelse av programmer, funksjoner og synlighet av variabler (Matl.) Av Jo Skjermo (basert på Alf Inge Wang sin versjon om JSP). 1. Utførelse av kode i kommando/kalkulatormodus Et dataprogram består oftest
DetaljerMatematikk og fysikk RF3100
DUMMY Matematikk og fysikk RF3100 Løsningsforslag 16. mars 2015 Tidsfrist: 23. mars 2015 klokken 14.00 Oppgave 1 Her skal vi se på hvordan man kan sikte seg inn på stridsvogner i bevegelse. Ved t = 0 befinner
DetaljerVerden. Introduksjon. Skrevet av: Kine Gjerstad Eide og Ruben Gjerstad Eide
Verden Skrevet av: Kine Gjerstad Eide og Ruben Gjerstad Eide Kurs: Processing Tema: Tekstbasert Fag: Matematikk, Programmering, Samfunnsfag Klassetrinn: 8.-10. klasse, Videregående skole Introduksjon Velkommen
DetaljerZelio Soft grunnkurs. Zelio Logic reléerstatter programmering
Zelio Soft grunnkurs Zelio Logic reléerstatter programmering Zelio Soft programvare for programmering av Zelio Logic reléerstatter Grunnkurset forutsetter at Zelio Soft er installert på PC Skjermbilder
DetaljerLøsningsforslag til øving 5
FY1001/TFY4145 Mekanisk fysikk. Institutt for fysikk, NTNU. Høsten 011. Løsningsforslag til øving 5 Oppgave 1 a) Energibevarelse E A = E B gir U A + K A = U B + K B Innsetting av r = L x i ligningen gir
DetaljerEksamen REA3024 Matematikk R2
Eksamen 03.1.009 REA304 Matematikk R Nynorsk/Bokmål Bokmål Eksamensinformasjon Eksamenstid: Hjelpemidler på Del 1: Hjelpemidler på Del : Bruk av kilder: Vedlegg: Framgangsmåte: Veiledning om vurderingen:
DetaljerMatematikk 1 Første deleksamen. Løsningsforslag
HØGSKOLEN I ØSTFOLD, AVDELING FOR INFORMASJONSTEKNOLOGI Matematikk Første deleksamen 4. juni 208 Løsningsforslag Christian F. Heide June 8, 208 OPPGAVE a Forklar kortfattet hva den deriverte av en funksjon
DetaljerNewtons lover i én dimensjon
Newtons lover i én dimensjon 3.01.018 snuble-gruppe i dag, kl.16:15-18:00, Origo FYS-MEK 1110 3.01.018 1 Hva er kraft? Vi har en intuitivt idé om hva kraft er. Vi kan kvantifisere en kraft med elongasjon
DetaljerPXT: Det regner mat! Introduksjon. Steg 1: Grunnlag. Sjekkliste. Skrevet av: Helene Isnes
PXT: Det regner mat! Skrevet av: Helene Isnes Kurs: Microbit Tema: Elektronikk, Blokkbasert, Spill Fag: Matematikk, Programmering Klassetrinn: 5.-7. klasse, 8.-10. klasse, Videregående skole Introduksjon
DetaljerDel 1. 3) Øker eller minker den momentane veksthastigheten når x = 1? ( )
Del Oppgave a) Deriver funksjonen f( x) = x cos( x) b) Deriver funksjonen ( ) ( 4 x f x = e + ) c) Gitt funksjonen f( x) = x 4x + x+ ) Ligger grafen over eller under x-aksen når x =? ) Stiger eller synker
DetaljerMars Robotene (5. 7. trinn)
Mars Robotene (5. 7. trinn) Lærerveiledning Informasjon om skoleprogrammet Gjennom dette skoleprogrammet skal elevene oppleve og trene seg på et teknologi og design prosjekt, samt få erfaring med datainnsamling.
DetaljerPXT: Himmelfall. Introduksjon. Skrevet av: Helene Isnes og Julie Revdahl
PXT: Himmelfall Skrevet av: Helene Isnes og Julie Revdahl Kurs: Microbit Tema: Elektronikk, Blokkbasert, Spill Fag: Programmering, Matematikk Klassetrinn: 5.-7. klasse, 8.-10. klasse, Videregående skole
DetaljerEnkel matematikk for økonomer 1. Innhold. Parenteser, brøk og potenser. Ekstranotat, februar 2015
Ekstranotat, februar 205 Enkel matematikk for økonomer Innhold Enkel matematikk for økonomer... Parenteser, brøk og potenser... Funksjoner...4 Tilvekstform (differensialregning)...5 Nyttige tilnærminger...8
DetaljerLøsning, gruppeoppgave om corioliskraft og karusell, oppgave 7 uke 15 i FYS-MEK/F 1110 våren 2005
1 Løsning, gruppeoppgave om corioliskraft og karusell, oppgave 7 uke 15 i FYS-MEK/F 1110 våren 2005 Oppgaven lød: To barn står diamentralt i forhold til hverandre ved ytterkanten på en karusell med diameter
Detaljer1 MAT100 Obligatorisk innlevering 1. 1 Regn ut i) iii) ii) Regn ut i) ii)
1 MAT1 Obligatorisk innlevering 1 1 Regn ut 3 7 + 1 2. i) 13 14 ii) 11 14 iii) 9 14 2 Regn ut 8 9 + 3 4. i) 57 36 ii) 59 36 iii) 61 36 3 Regn ut 1 4 + 1 8. i) 3 16 ii) 3 8 iii) 5 8 4 Regn ut 1 8 + 1 16.
Detaljer1 C z I G + + = + + 2) Multiplikasjon av et tall med en parentes foregår ved å multiplisere tallet med alle leddene i parentesen, slik at
Ekstranotat, 7 august 205 Enkel matematikk for økonomer Innhold Enkel matematikk for økonomer... Parenteser og brøker... Funksjoner...3 Tilvekstform (differensialregning)...4 Telleregelen...7 70-regelen...8
DetaljerLærerveiledning - Snøballkrig
Lærerveiledning - Snøballkrig Skrevet av: Stein Olav Romslo Kurs: Scratch Tema: Blokkbasert, Spill, Animasjon Fag: Matematikk, Programmering, Kunst og håndverk Klassetrinn: 5.-7. klasse, 8.-10. klasse
DetaljerFysikkolympiaden 1. runde 27. oktober 7. november 2008
Norsk Fysikklærerforening i samarbeid med Skolelaboratoriet Universitetet i Oslo Fysikkolympiaden 1. runde 27. oktober 7. november 2008 Hjelpemidler: Tabell og formelsamlinger i fysikk og matematikk Lommeregner
DetaljerSteg 1: Piler og knappetrykk
PXT: Er du rask nok? Skrevet av: Julie Christina Revdahl Kurs: Microbit Tema: Blokkbasert, Spill, Elektronikk Fag: Programmering, Teknologi Klassetrinn: 5.-7. klasse, 8.-10. klasse, Videregående skole
DetaljerMatlab-tips til Oppgave 2
Matlab-tips til Oppgave 2 Numerisk integrasjon (a) Velg ut maks 10 passende punkter fra øvre og nedre del av hysteresekurven. Bruk punktene som input til Matlab og lag et plot. Vi definerer tre vektorer
DetaljerFY1001/TFY4145 Mekanisk fysikk. Institutt for fysikk, NTNU. Høsten Veiledning: november. Innleveringsfrist: Onsdag 16. november kl 14.
FY1001/TFY4145 Mekanisk fysikk. Institutt for fysikk, NTNU. Høsten 2011. Veiledning: 3. - 8. november. Innleveringsfrist: Onsdag 16. november kl 14. Øving 10 Obligatorisk øving basert på bruk av Matlab
DetaljerImpuls, bevegelsesmengde, energi. Bevaringslover.
Impuls, bevegelsesmengde, energi. Bevaringslover. Kathrin Flisnes 19. september 2007 Bevegelsesmengde ( massefart ) Når et legeme har masse og hastighet, viser det seg fornuftig å definere legemets bevegelsesmengde
DetaljerTFY4106 Fysikk. Institutt for fysikk, NTNU. Løsningsforslag til øving 4. m 1 gl = 1 2 m 1v 2 1. = v 1 = 2gL
TFY46 Fysikk. Institutt for fysikk, NTNU. Løsningsforslag til øving 4. Oppgave. a) Hastigheten v til kule like før kollisjonen finnes lettest ved å bruke energibevarelse: Riktig svar: C. m gl = 2 m v 2
DetaljerUtførelse av programmer, metoder og synlighet av variabler i JSP
Utførelse av programmer, metoder og synlighet av variabler i JSP Av Alf Inge Wang 1. Utførelse av programmer Et dataprogram består oftest av en rekke programlinjer som gir instruksjoner til datamaskinen
DetaljerVerden. Steg 1: Vinduet. Introduksjon
Verden Introduksjon Processing Introduksjon Velkommen til verdensspillet! Her skal vi lage begynnelsen av et spill hvor man skal gjette hvilke verdensdeler som er hvor. Så kan du utvide oppgava til å heller
DetaljerHAVBØLGER. Her skal vi gjennomgå den enkleste teorien for bølger på vannoverflaten:
HAVBØLGER Her skal vi gjennomgå den enkleste teorien for bølger på vannoverflaten: Airy teori, også kalt lineær bølgeteori eller bølger av første orden Fremstillingen her vil temmelig nøyaktig følge kompendiet
DetaljerEmnebeskrivelse og emneinnhold
Emnebeskrivelse og emneinnhold Knut STUT 11. mars 2016 MAT-INF1100 Kort om emnet Naturlige tall, induksjon og løkker, reelle tall, representasjon av tall i datamaskiner, numerisk og analytisk løsning av
DetaljerLP. Leksjon 9: Kapittel 13: Nettverk strøm problemer, forts.2
LP. Leksjon 9: Kapittel 13: Nettverk strøm problemer, forts.2 Vi tar siste runde om (MKS): minimum kost nettverk strøm problemet. Skal oppsummere algoritmen. Se på noen detaljer. Noen kombinatorisk anvendelser
DetaljerLøsningsforslag til ukeoppgave 4
Oppgaver FYS1001 Vår 2018 1 Løsningsforslag til ukeoppgave 4 Oppgave 4.03 W = F s cos(α) gir W = 1, 2 kj b) Det er ingen bevegelse i retning nedover, derfor gjør ikke tyngdekraften noe arbeid. Oppgave
DetaljerEksempelsett R2, 2008
Eksempelsett R, 008 Del Tid: timer Hjelpemidler: Vanlige skrivesaker, passer, linjal med centimetermål og vinkelmåler er tillatt. Oppgave a) Deriver funksjonen f x x cosx f x cosx x s x f x cosx 6x sinx
DetaljerTDT4105 Informasjonsteknologi, grunnkurs (ITGK)
1 TDT4105 Informasjonsteknologi, grunnkurs (ITGK) Introduksjon til programmering i Matlab Rune Sætre satre@idi.ntnu.no 3 Læringsmål og pensum Mål Lære om programmering og hva et program er Lære om hvordan
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i MAT-INF 1100 Modellering og beregninger. Eksamensdag: Mandag 5. desember 2011. Tid for eksamen: 9:00 13:00. Oppgavesettet er på
DetaljerLøsningsforslag oppgave 1: En måte å løse oppgave på, er å først sette inn tall for de eksogene variable og parametre, slik at vi får
Steinar Holden, oktober 29 Løsningsforslag til oppgave-sett Keynes-modeller Oppgave Betrakt modellen: () Y C (2) C Y >, < < der Y er BNP, C er konsum, og er realinvesteringer. Y og C er de endogene variable,
DetaljerEKSAMEN Løsningsforslag
5..7 EKSAMEN Løsningsforslag Emnekode: ITD5 Dato:. desember 7 Hjelpemidler: - To A-ark med valgfritt innhold på begge sider. - Formelhefte. - Kalkulator som deles ut samtidig med oppgaven. Emnenavn: Matematikk
DetaljerMatematikk 1 (TMA4100)
Matematikk 1 (TMA4100) Forelesning 7: Derivasjon (fortsettelse) Eirik Hoel Høiseth Stipendiat IMF NTNU 23. august, 2012 Den deriverte som momentan endringsrate Den deriverte som momentan endringsrate Repetisjon
DetaljerEnkel Keynes-modell for en lukket økonomi uten offentlig sektor
Forelesningsnotat nr 3, januar 2009, Steinar Holden Enkel Keynes-modell for en lukket økonomi uten offentlig sektor Notatet er ment som supplement til forelesninger med sikte på å gi en enkel innføring
DetaljerKapittel 4. Algebra. Mål for kapittel 4: Kompetansemål. Mål for opplæringen er at eleven skal kunne
Kapittel 4. Algebra Mål for kapittel 4: Kompetansemål Mål for opplæringen er at eleven skal kunne gjøre overslag over svar, regne praktiske oppgaver, med og uten digitale verktøy, presentere resultatene
DetaljerFAG: Fysikk FYS121 LÆRER: Fysikk : Per Henrik Hogstad (fellesdel) Kjetil Hals (linjedel)
UNIVERSITETET I AGDER Grimstad E K S A M E N S O P P G A V E : FAG: Fysikk FYS121 LÆRER: Fysikk : Per Henrik Hogstad (fellesdel) Kjetil Hals (linjedel) Klasse(r): Dato: 22.05.18 Eksamenstid, fra-til: 09.00
DetaljerNorgestur. Introduksjon. Steg 1: Et norgeskart. Sjekkliste. Scratch. Skrevet av: Geir Arne Hjelle
Scratch Norgestur Skrevet av: Geir Arne Hjelle Kurs: Scratch Språk: Norsk bokmål Introduksjon Bli med på en rundreise i Norge! Vi skal lage et spill hvor du styrer et helikopter rundt omkring et kart over
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
Side 1 UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: FYS-MEK 1110 Eksamensdag: 16 mars 2016 Tid for eksamen: 15:00 18:00 (3 timer) Oppgavesettet er på 4 sider Vedlegg: Formelark
DetaljerBrukerveiledning digital eksamen via WISEflow
Brukerveiledning digital eksamen via WISEflow. For å kunne gjennomføre en skriftlig skoleeksamen i WISEflow, må du ha installert en egen browser i forkant. Du logger deg på via https://uia.wiseflow.dk.
DetaljerVektorstørrelser (har størrelse og retning):
Kap..1. Kinematikk Posisjon: rt () = xtx () + yt () y + zt () z Hastighet: v(t) = dr(t)/dt = endring i posisjon per tid Akselerasjon: a(t) = dv(t)/dt = endring i hastighet per tid Vektorstørrelser (har
DetaljerRepetisjonsoppgaver kapittel 0 og 1 løsningsforslag
Repetisjonsoppgaver kapittel 0 og løsningsforslag Kapittel 0 Oppgave a) Gjennomsnittet er summen av måleverdiene delt på antallet målinger. Summen av målingene er,79 s. t sum av måleverdiene antallet målinger,79
DetaljerProsjektoppgave i FYS-MEK 1110
Prosjektoppgave i FYS-MEK 1110 03.05.2005 Kari Alterskjær Gruppe 1 Prosjektoppgave i FYS-MEK 1110 våren 2005 Hensikten med prosjektoppgaven er å studere Jordas bevegelse rundt sola og beregne bevegelsen
DetaljerDel 1. Skisse av reguleringsteknisk system
Inst. for teknisk kybernetikk Fag TELE2001 Reguleringsteknikk Øving 1, løsningsforslag v2 Revidert sist Fredrik Dessen 2017-09-07 Del 1. Skisse av reguleringsteknisk system Den såkalte cruisekontrollen
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
Side 1 UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: FYS-MEK 1110 Eksamensdag: 22 mars 2017 Tid for eksamen: 14:30 17:30 (3 timer) Oppgavesettet er på 4 sider Vedlegg: Formelark
DetaljerKapittel 6 Fart og akselerasjon hva krefter kan få til Svar og kommentarer til oppgavene
Kapittel 6 Fart og akselerasjon hva krefter kan få til Svar og kommentarer til oppgavene 6.1 Fart er et mål for hvor lang strekning som blir tilbakelagt på en bestemt tid. 6.2 Vi finner farten ved å dele
DetaljerEksempeloppgave 2008. REA3024 Matematikk R2. Bokmål
Eksempeloppgave 008 REA04 Matematikk R Bokmål Bokmål Eksamensinformasjon Eksamenstid: Hjelpemidler på Del : Hjelpemidler på Del : Bruk av kilder: Vedlegg: Framgangsmåte: Veiledning om vurderingen: 5 timer:
DetaljerMA1102 Grunnkurs i analyse II Vår 2014
Norges teknisknaturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag MA Grunnkurs i analyse II Vår 4 Løsningsforslag Øving 9 7.3.b Med f() = tan +, så er f () = cos () på intervallet ( π/, π/).
DetaljerOppgaver og fasit til seksjon
1 Oppgaver og fasit til seksjon 3.1-3.3 Oppgaver til seksjon 3.1 1. Regn ut a b når a) a = ( 1, 3, 2) b = ( 2, 1, 7) b) a = (4, 3, 1) b = ( 6, 1, 0) 2. Finn arealet til parallellogrammet utspent av a =
DetaljerNotat 2, ST januar 2005
Notat 2, ST1301 25. januar 2005 1 Sammensatte uttrykk Vi har sett at funksjoner ikke trenger å bestå av annet enn ett enkeltuttrykk som angir hva funksjonen skal returnere uttrykkt ved de variable funksjonen
DetaljerBeregninger i ingeniørutdanningen
Beregninger i ingeniørutdanningen John Haugan, Høyskolen i Oslo og Akershus Knut Mørken, Universitetet i Oslo Dette notatet oppsummerer Knuts innlegg om hva vi mener med beregninger og Johns innlegg om
DetaljerMA1102 Grunnkurs i analyse II Vår 2019
Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag MA1102 Grunnkurs i analyse II Vår 2019 10.2.27 a) Vi skal vise at u + v 2 = u 2 + 2u v + v 2. (1) Som boka nevner på side 581,
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: FYS-MEK 1110 Eksamensdag: Tirsdag, 3. juni 2014 Tid for eksamen: kl. 9:00 13:00 Oppgavesettet omfatter 6 oppgaver på 4 sider
DetaljerLøsningsforslag. Oppgave 1 Gitt matrisene ] [ og C = A = 4 1 B = 2 1 3
Prøve i Matematikk BYFE DAFE Dato: 27. mai 26 Hjelpemiddel: Kalkulator og formelark Alle svar skal grunngis. Alle deloppgaver har lik vekt. Løsningsforslag Oppgave Gitt matrisene [ 2 A 4 B [ 2 og C [ 2
DetaljerUNIVERSITETET I BERGEN Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet. Obligatorisk innlevering 3 i emnet MAT111, høsten 2016
UNIVERSITETET I BERGEN Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Obligatorisk innlevering 3 i emnet MAT, høsten 206 Innleveringsfrist: Mandag 2. november 206, kl. 4, i Infosenterskranken i inngangsetasjen
DetaljerPoissonprosesser og levetidsfordelinger
Poissonprosesser og levetidsfordelinger Poissonfordeling som grensetilfelle for binomisk fordeling La X være binomisk fordelt med fordeling P (X = x) = ( ) n p x (1 p) n x, for x = 0, 1,... n. (1) x Forventningsverdien
DetaljerBYFE DAFE Matematikk 1000 HIOA Obligatorisk innlevering 5 Innleveringsfrist Fredag 15. april 2016 kl 14 Antall oppgaver: 8
Innlevering BYFE DAFE Matematikk HIOA Obligatorisk innlevering 5 Innleveringsfrist Fredag 5. april 6 kl Antall oppgaver: 8 Funksjonen ft) er vist i guren over. Funksjonen F x) er denert som for x. F x)
DetaljerFYS-MEK 1110 Løsningsforslag Eksamen Vår 2014
FYS-MEK 1110 Løsningsforslag Eksamen Vår 2014 Oppgave 1 (4 poeng) Forklar hvorfor Charles Blondin tok med seg en lang og fleksibel stang når han balanserte på stram line over Niagara fossen i 1859. Han
DetaljerFAG: Fysikk FYS122 LÆRER: Fysikk : Per Henrik Hogstad (fellesdel) Tore Vehus (linjedel)
UNIVERSITETET I AGDER Grimstad E K S A M E N S O P P G A V E : FAG: Fysikk FYS122 LÆRER: Fysikk : Per Henrik Hogstad (fellesdel) Tore Vehus (linjedel) Klasse(r): Dato: 22.05.18 Eksamenstid, fra-til: 09.00
Detaljer2 Om statiske variable/konstanter og statiske metoder.
Gaustadbekkdalen, januar 22 Litt om datastrukturer i Java Av Stein Gjessing, Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Innledning Dette notatet beskriver noe av det som foregår i primærlageret når
DetaljerDet matematisk-naturvitenskapelige fakultet. Del 4. Modellering
Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Del 4 Modellering Modellering Modellering er en prosess for å finne en forenklet representasjon av et fenomen i virkeligheten. Modellering styrker: Kreativitet
Detaljerdatatyper Hva er programmering? Variabler og Informasjonsteknologi 2 Kompetansesemål
Variabler og datatyper Gløer Olav Langslet Sandvika VGS Høst 2012 Informasjonsteknologi 2 Hva er programmering? Når du skal bake en kake følger du gjerne en oppskrift. Først er det beskrevet hva kaken
DetaljerMAT-INF 1100: Obligatorisk oppgave 1
22. september, 2016 MAT-INF 1100: Obligatorisk oppgave 1 Innleveringsfrist: 6/10-2016, kl. 14:30 i Devilry Obligatoriske oppgaver («obliger») er en sentral del av MAT-INF1100 og er utmerket trening i å
Detaljer