aboutsummaryrefslogtreecommitdiffstats
path: root/117/prak117.py
diff options
context:
space:
mode:
Diffstat (limited to '117/prak117.py')
-rw-r--r--117/prak117.py47
1 files changed, 32 insertions, 15 deletions
diff --git a/117/prak117.py b/117/prak117.py
index 68b5d6f..52d60c7 100644
--- a/117/prak117.py
+++ b/117/prak117.py
@@ -32,17 +32,15 @@ def task1():
a = a_i(L[0], d)
T = t/n
data.append([d, t, a, T, T*T*a, a*a, sigma(a_i_sq, [L[0], d], [L[1], 0.001])])
- print("%-16s" * 7 % ("d(mm)", "t(c)", "a(mm)", "T(c)", "x=T^2 (c^2*mm)", "y=a^2 (mm^2)", "S_y (mm^2)"))
+ print("%-16s" * 7 % ("d(cm)", "t(c)", "a(cm)", "T(c)", "x=T^2 (m*c^2)", "y=a^2 (m^2)", "S_y (cm^2) * 10^-3"))
for i in data:
l = i.copy()
- l[I_D] *= 1000 # d
- l[I_A] *= 1000 # a
- l[I_X] *= 1000 # T^2 * a
- l[I_Y] *= 1000000 # a^2
- l[I_SY] *= 1000000 # S_{a^2}
+ l[I_D] *= 100 # d
+ l[I_A] *= 100 # a
+ l[I_SY] *= 1000 # S_{a^2}
print("%-16.4f" * 7 % tuple(l))
with open("output_117_T_a.data", "w") as file:
- for a, b in zip([i[I_T] for i in data], [i[I_A] for i in data]):
+ for a, b in zip([i[I_A] for i in data], [i[I_T] for i in data]):
file.write(f"{a} {b}\n")
X = np.array([i[I_X] for i in data])
Y = np.array([i[I_Y] for i in data])
@@ -75,18 +73,37 @@ def g(l, T): return 4 * PI * PI * l / T / T
def task2():
n = 10
- print('-' * 15, "УПРАЖНЕНИЕ 1", '-' * 15)
- print("Так, ну поделить на 10 вручную легче, чем вводить это в комп а потом переписывать")
- print("так что периоды посчитаете сами")
- print("Введите t_01 и t_02 на одной строке через пробел")
- T0 = avg(list(map(lambda x: float(x)/n, input().split())))
- T_sigma = float(input("Введите погрешность одного измерения периода (sigma_суб.):\n"))
+ print('-' * 15, "УПРАЖНЕНИЕ 2", '-' * 15)
+ T_sigma = float(input("Введите погрешность одного измерения периода (sigma_суб.):\n")) / sqrt(6)
+ print("Так же, как в упражнении 1 вводите 'x, t_прямой, t_обратный' ")
+ print("чтобы посчитать среднее, пишите 'x, t1 t2 t3, t4 t5 t6' ")
+ print("в отличие от упражнения один, разделять запятыми обязательно")
+ xs = []; t_dir = []; t_rev = []; terr_dir = []; terr_rev = [];
+ while (inp := input()) != 'q':
+ inps = inp.split(',')
+ xs.append(float(inps[0]))
+ t_dir.append(avg(list(map(float, inps[1].split()))) / 10)
+ terr_dir.append(T_sigma / 10 / sqrt(len(inps[1].split())))
+ t_rev.append(avg(list(map(float, inps[2].split()))) / 10)
+ terr_rev.append(T_sigma / 10 / sqrt(len(inps[2].split())))
+ smallind = 0
+ smalldif = 0x7FFFFFFF
+ for i, (d, r) in enumerate(zip(t_dir, t_rev)):
+ if abs((r-d)) < smalldif:
+ smalldif = abs(d-r)
+ smallind = i
+ T0 = avg((t_dir[smallind], t_rev[smallind]))
print("Введите L_пр и погрешность на одной строке (м)")
l_pr = [*map(float, input().split())]
+ T_s = sqrt(terr_rev[smallind]**2 / 2 + terr_dir[smallind]**2 / 2)
args = [l_pr[0], T0]
- sigmas = [l_pr[1], T_sigma / sqrt(2) / sqrt(3)] # корни от 2 расчётов среднего
+ sigmas = [l_pr[1], T_s]
g_ = (g(*args), sigma(g, args, sigmas))
- print(f"T0 = {T0}±{sigmas[1]}\ng = {g_[0]}±{g_[1]}")
+ with open("output_117_T1.data", "w") as f1, open("output_117_T2.data", "w") as f2:
+ for x, t1, t2, e1, e2 in zip(xs, t_dir, t_rev, terr_dir, terr_rev):
+ f1.write(f"{x} {t1} {e1}\n")
+ f2.write(f"{x} {t2} {e2}\n")
+ print(f"T0[x={xs[smallind]}] = {T0}±{sigmas[1]}\ng = {g_[0]}±{g_[1]}")
if __name__ == '__main__':
task1()