Mikä on esimerkki kiertoradan todennäköisyysmalleista?

Se on hieman vaikea aihe, mutta on todellakin joitakin käytännöllisiä eikä liian kovia kysymyksiä.

Oletetaan, että sinulla on säteittäisen tiheyden jakauma (voidaan myös kutsua "orbitaaliseksi todennäköisyysmalliksi") # 1s #, # 2s #, ja # 3s # orbitaalien:

missä # A_0 # (ilmeisesti merkitty # A # kaaviossa) on Bohr-säde, # 5.29177xx10 ^ -11 m #. Tämä tarkoittaa vain sitä, että x-akseli on "Bohr-säteiden" yksiköissä, joten # 5a_0 #, olet # 2.645885xx10 ^ -10 m #. On vain helpompaa kirjoittaa se # 5a_0 # joskus. Y-akseli, hyvin löyhästi puhuva, on todennäköisyys löytää elektroni tietyllä radiaalilla (ulospäin kaikkiin suuntiin) etäisyydellä kiertoradan keskustasta ja sitä kutsutaan todennäköisyystiheys.

Joten voisi kysyä seuraavia kysymyksiä:

Millä etäisyyksillä jokaisen kiertoradan keskeltä sinun pitäisi odottaa koskaan löytävänkö elektronia?
Miksi. T # 3s # orbitaalinen kartio, joka on kauimpana kiertoradan keskustasta, verrattuna # 1s # orbitaali, joka kaventuu lähinnä kiertoradan keskusta (älä käännä sitä)?

Haaste kysymys:

Piirrä likimääräinen todennäköisyysjakauma jokaiselle edellä mainitulle kiertoradalle tietäen, että a korkeampi y-akselin arvo ilmaisee a tummempi varjostus kiertoradalle ja päinvastoin # R # osoittaa jonkin matkan ulospäin kaikkiin suuntiin ja että # S # kiertoradat ovat aloilla. Sen ei tarvitse olla erittäin yksityiskohtainen; kirjaimellisesti, piirtää pisteitä.

(Orbitaalin todennäköisyysjakauma on sellaisten pisteiden jakauma, jotka osoittavat sijainnit kiertoradalla, josta löydät elektronin useimmiten, vähiten ja kaikkialla.)

Jos haluat tietää vastauksen haasteeseen, kun olet kokeillut sitä, tässä se on.

Olet tutkinut, kuinka monta ihmistä odottaa rivillä pankkisi perjantaina iltapäivällä klo 15.00, ja olet luonut todennäköisyysjakauman 0, 1, 2, 3 tai 4 henkilölle linjassa. Todennäköisyydet ovat 0,1, 0,3, 0,4, 0,1 ja 0,1. Mikä on todennäköisyys, että enintään 3 henkilöä on linjassa perjantaina iltapäivällä klo 15.00?

Rivi olisi enintään 3 henkilöä. P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0,1 + 0,3 + 0,4 + 0,1 = 0,9 Näin P (X <= 3) = 0,9 Näin kysymys olisi olla helpompaa käyttää kohtelusääntöä, sillä sinulla on yksi arvo, jota et ole kiinnostunut, joten voit vain poistaa sen pois koko todennäköisyydestä. kuten: P (X = 3) = 1 - P (X> = 4) = 1 - P (X = 4) = 1 - 0,1 = 0,9 Siten P (X <= 3) = 0,9

Olet tutkinut, kuinka monta ihmistä odottaa rivillä pankkisi perjantaina iltapäivällä klo 15.00, ja olet luonut todennäköisyysjakauman 0, 1, 2, 3 tai 4 henkilölle linjassa. Todennäköisyydet ovat 0,1, 0,3, 0,4, 0,1 ja 0,1. Mikä on todennäköisyys, että vähintään 3 henkilöä on linjassa perjantaina iltapäivällä klo 15.00?

Tämä on JOKA ... TAI tilanne. Voit lisätä todennäköisyyksiä. Edellytykset ovat yksinomaan: et voi olla 3–4 henkilöä rivillä. On 3 henkilöä tai 4 henkilöä linjassa. Lisää näin: P (3 tai 4) = P (3) + P (4) = 0,1 + 0,1 = 0,2 Tarkista vastaus (jos sinulla on jäljellä aikaa testin aikana) laskemalla vastakkainen todennäköisyys: P (<3) = P (0) + P (1) + P (2) = 0,1 + 0,3 + 0,4 = 0,8 Ja tämä ja vastaus lisää jopa 1,0, kuten pitäisi.

80%: ssa tapauksista työntekijä käyttää bussia menemään töihin.Jos hän ottaa bussin, on todennäköisyys, että saavutetaan ajoissa 3/4. Keskimäärin 4 päivää 6: sta saapuu ajoissa töihin. työntekijä ei saapunut ajoissa töihin. Mikä on todennäköisyys, että hän otti bussin?

0,6 P ["hän ottaa väylän"] = 0,8 P ["hän on ajoissa | ottaa väylän"] = 0,75 P ["hän on ajoissa"] = 4/6 = 2/3 P ["hän ottaa väylän | hän ei ole ajoissa "] =? P ["hän ottaa väylän | hän ei ole ajoissa"] * P ["hän ei ole ajoissa"] = P ["hän ottaa väylän JA EI ole ajoissa"] = P ["hän ei ole ajoissa | hän ottaa väylän "] * P [" hän ottaa väylän "] = (1-0,75) * 0,8 = 0,25 * 0,8 = 0,2 => P [" hän otta