Tieteelliset mallit ovat esineet tai käsitteet, jotka on rakennettu selittämään ilmiöitä, jotka eivät ehkä ole teknisesti havaittavissa.
Jopa korkeammissa kemian tasoissa mallit ovat erittäin hyödyllisiä, ja ne on usein rakennettu arvioimaan kemiallisia ominaisuuksia. Alla oleva esimerkki kuvaa mallien käyttöä tunnetun määrän arvioimiseksi.
Oletetaan, että haluamme mallia bentseeni,
Todellinen arvo on
MALLI 1: OSA RINGIN
Hiukkanen rengas malli on hyödyllinen kuvaamaan
energian tasoilla ovat:
#E_k = (ℏ ^ 2k ^ 2) / (2I) # ,# "" k = 0, pm1, pm2,… # missä:
#I = m_eR ^ 2 # on hiukkasen inertian momentti vakion säteittäisen etäisyyden pistemassana# R # poissa# O # .#k = sqrt ((2IE) / ℏ ^ 2) # on tämän järjestelmän kvanttinumero.# ℏ = (6.626 xx 10 ^ (- 34) "J" cdot "s") / (2pi) # on pienempi Planckin vakio.#m_e = 9.109 xx 10 ^ (- 31) "kg" # on massa, jos elektroni on partikkeli.#c = 2.998 xx 10 ^ 8 "m / s" # , valon nopeutta tarvitaan.
Vahvin sähköinen siirtymä vastaa
Jos käytämme näitä tietoja, voimme arvioida aallonpituus havaittiin vahvimmalla sähköisellä siirtymällä. Kokeellisesti tiedetään
Energiavaje on:
#DeltaE_ (1-> 2) = ℏ ^ 2 / (2I) (2 ^ 2 - 1 ^ 2) #
Tästä suhteessa
#color (sininen) (lambda) = (hc) / (DeltaE) ~~ (hc) / (DeltaE_k) = (hc cdot 2m_eR ^ 2) / (ℏ ^ 2 (2 ^ 2 - 1 ^ 2)) #
# = (4pi ^ 2 cdot hc cdot 2m_eR ^ 2) / (3h ^ 2) #
# = (8pi ^ 2 cm_eR ^ 2) / (3h) #
# = (8pi ^ 2 cdot 2.998 xx 10 ^ 8 "m / s" cdot 9.109 xx 10 ^ (- 31) "kg" cdot (1,40 xx 10 ^ (- 10) "m") ^ 2) / (3 (6.626 xx 10 ^ (- 34) "J" cdot "s")) #
# = 2,13 xx 10 ^ (- 7) "m" #
#=# #color (sininen) ("213 nm") #
MALLI 2: OSALLISTU LAITTEESSA
Partikkeli laatikossa mallia voidaan käyttää myös samaan tarkoitukseen. Voimme rajoittaa bentseenin a
Kahden ulottuvuuden energiatasot ovat:
#E_ (n_xn_y) = (h ^ 2) / (8m_e) n_x ^ 2 / L_x ^ 2 + n_y ^ 2 / L_y ^ 2 # ,#n_x = 1, 2, 3,… #
#n_y = 1, 2, 3,… #
Muutamat ensimmäiset ovat:
joka vastaa tapaa, jolla energian tasot ovat bentseenissä täsmälleen, jos kutsumme
#DeltaE_ (12 -> 13) = (h ^ 2) / (8m_e) (peruuta (1 ^ 2 / L_x ^ 2) + 3 ^ 2 / L_y ^ 2) - (peruuta (1 ^ 2 / L_x ^ 2) + 2 ^ 2 / L_y ^ 2) #
# = (h ^ 2) / (8m_e) ((3 ^ 2 - 2 ^ 2) / L_y ^ 2) #
# = (6.626 xx 10 ^ (- 34) "J" cdot "s") ^ 2 / (8cdot9.109 xx 10 ^ (- 31) "kg") ((3 ^ 2 - 2 ^ 2) / (2,80 xx 10 ^ (- 10) "m") ^ 2) #
# = 3.84 xx 10 ^ (- 18) "J" #
Niinpä kyseessä olevan aallonpituuden arvioidaan olevan:
#color (sininen) (lambda) = (hc) / (DeltaE_ (12-> 13)) = (6.626 xx 10 ^ (- 34) "J" cdot "s" cdot 2.998 xx 10 ^ 8 "m / s") / (3.84 xx 10 ^ (- 18) "J") #
# = 5.17 xx 10 ^ (- 8) "m" #
#=# #color (sininen) "51,7 nm" #
Niinpä, kun käy ilmi, renkaan hiukkas on tehokkaampi mallista bentseenille.
Yritin käyttää underbrace-toimintoa; Olen varma, että olen nähnyt sen täällä, mutta en löydä esimerkkiä. Tietääkö kukaan tämän käskyn muodon? Itse rintanappi näkyy hyvin, mutta haluan kuvailevan tekstin kohdistaa rintakehän alle.
Alan, tutustu tähän vastaukseen, olen osoittanut pari esimerkkiä alirakenteesta, ylimielisyydestä ja stackrelistä http://socratic.org/questions/what-do-you-think-could-this-function-be-useful- for-math-answer Kerro minulle, jos minun pitäisi lisätä esimerkkejä.
Mitkä ovat käänteisen vaihtelun mallit? + Esimerkki
Katso alla oleva selitys; Käänteinen variaatiomalli on termi, jota käytetään esimerkiksi käänteisessä variaatioyhtälössä. x vaihtelee käänteisesti verrannollisesti y x prop 1 / y x = k / y, jossa k on vakio tämä tarkoittaa sitä, että kun arvo y kasvaa, arvo x pienenee, koska sen kääntäen verrannollinen. Lisätietoja käänteisen vaihtelun mallista saat tämän videolinkin avulla. Käänteinen vaihtelumalli
Miksi tieteelliset mallit ovat hyödyllisiä? + Esimerkki
Auttaa ymmärtämään ja ennustamaan, miten asiat toimivat. Kaikki luonnontieteet perustuvat malleihin. Mallit ehdotetaan ja testataan havainnoilla. Jos havainnot näyttävät vahvistavan, että malli on tarkka, mallia voidaan käyttää ennustusten tekemiseen enemmän käyttötarkoituksia kohti. Esimerkiksi nestedynamiikan malleja voidaan käyttää ennustamaan sääjärjestelmien liikkumista ja kehittymistä. Kemiallisten reaktiomallien avulla voidaan ennustaa eri reagenssien käytön tulokset jne. Massamuutosten mallit painovoim