מכניקה סטטיסטית :תרגול 1־ הסתברות 26.3.15 1 הגדרות משתנה מקרי הוא משתנה שמקבל ערכים שונים על פי פונקצית הסתברות כלשהי. משתנה מקרי בדיד מקבל ערכים מתוך קבוצה בדידה ,למשל{0, 1, 2, 3...} ,{0, 1} : משתנה מקרי רציף מקבל ערכים מתוך רצף ,למשל(0, ∞) ,[0, 1] : משתנה בדיד n ההתפלגות ) =P (nההסתברות למדוד ערך n P (x)dx ´b משתנה רציף x ) =P (xפונקצית צפיפות הסתברות = ) = P(a ≤ x ≤ bההסתברות למדוד ערך בקטע ][a, b a P (n) = 1 נרמול P P (x)dx = 1 n תוחלת )nP (n P = hni xP (x)dx n תוחלת של פונקציה f )f (n)P (n P = hf (n)i f (x)P (x)dx n שונות סטיית תקן 1.1 ∞´ ∞− ∞´ ∞´ ∞− = hxi = hf (x)i ∞− V ar(x) = h(x − hxi)2 i = hx2 i − hxi2 p )σx = V ar(x V ar(n) = hn2 i − hni2 p )σn = V ar(n דוגמא :הטלת קוביה מהי ההתפלגות ) ?P (nמהן התוחלת ,השונות וסטיית התקן של ?n מטילים קוביה הוגנת = n .תוצאת ההטלה. 1 n = 1, 2, ..., 6 6 = )P (n ההתפלגות: 0 otherwise התוחלת: 6 1X 21 =n = 3.5 6 n=1 6 = )nP (n 6 X = hni n=1 השונות: 6 1X 2 1 + 4 + 9 + 16 + 25 + 36 91 = n = 6 n=1 6 6 1 = )n2 P (n 6 X n=1 = hn2 i 91 105 = − 3.52 = 2.9167 6 36 סטיית התקןV ar(n) ≈ 1.7 : 1.2 p = V ar(n) = hn2 i − hni2 = σn דוגמא :התפלגות נורמלית )גאוסית( משתנה מקרי xהמתפלג נורמלית הוא משתנה רציף המקבל ערכים בקטע )∞ (−∞,לפי פונקצית צפיפות ההסתברות: (x−µ)2 2σ 2 √ 1 e− 2πσ 2 = )P (x נראה שההתפלגות מנורמלת ,ונחשב את התוחלת והשונות שלה. נרמול: dx = 1 (x−µ)2 2σ 2 ∞ˆ 1 e− ∞− )תזכורת :חישוב אינטגרל גאוסי ־ pπ a ∞´ 2 = e−a(x+b) dx ∞ˆ 2πσ 2 √ = P (x)dx ∞− ( ∞− תוחלת: y2 ∞ˆ 1 (y + µ)e− 2σ2 dy ∞− 2πσ 2 √ y=x−µ = dx (x−µ)2 2σ 2 ∞ˆ − xe ∞− 2πσ 2 ∞ˆ y2 i 1 ∞ˆ √ = xP (x)dx ∞− y2 e− 2σ2 dy = µ ye− 2σ2 dy +µ ∞− } | {z √ = 2πσ 2 = hxi ∞ˆ h ∞− {z } =0 1 2πσ 2 √ = | שונות: y2 ∞ˆ (y + µ)2 e− 2σ2 dy ∞− 1 2πσ 2 √ i y2 e− 2σ2 dy = σ 2 + µ2 y=x−µ = dx (x−µ)2 2σ 2 ∞ˆ 2 − y2 ye− 2σ2 dy +µ2 } √ = 2πσ 2 | 2πσ 2 ∞ˆ 2 √ = x P (x)dx y2 y 2 e− 2σ2 dy +2µ } | {z =0 2 ∞ˆ h ∞− } = hx i ∞− ∞− ∞− {z x e ∞− ∞ˆ 1 ∞ˆ 2 {z | √ = 21 π(2σ 2 )3/2 1 2πσ 2 √ = כאשר באינטגרל הראשון השתמשנו בנוסחה: pπ a n 2 d x2n e−ax dx = (−1)n dx n ∞´ ∞− ⇒ V ar(x) = hx2 i − hxi2 = σ 2 2 משפט הגבול המרכזי תהי X1 , X2 , ..., XNסדרת משתנים מקריים בלתי תלויים בעלי אותה התפלגות ) P (Xiעם תוחלת hXi i = µושונות .V ar(Xi ) = σ 2 נסמן :ממוצע ה־ ¯ N = X1 +X2 +...+XN :Xi X N אז: )(1 ds כאשר: √σ N (s−µ)2 ˜2 σ2 e− 1 ˜2π σ2 ˆx →¯ N ≤ x) − P (X √ ∞→ N ∞− ˜. =σ ניתן לגזור לפי xולקבל: (x−µ)2 ¯ N = x) −→ √ 1 e− 2˜σ2 P (X 2 ∞→ N ˜2π σ )(2 משמעות תוצאה זו היא שכאשר מספר המשתנים Nגדול ,ההתפלגות של הממוצע ¯ N Xשואפת להתפלגות נורמלית עם ממוצע µ וסטיית תקן √σ N ˜ .שימו לב שככל ש־ Nיותר גדול ,ההתפלגות יותר צרה. =σ 3 אך כאן צריך להיות מעט זהירים ,ולשים לב שכאשר המשתנים ,Xiולכן גם ¯ N ,Xבדידים ,הביטוי בצד שמאל של ) (1הוא סכום ולא אינטגרל ולכן התוצאה ) (2אינה מדויקת. כאשר ¯ N Xבדיד והמרווח בין הערכים שהוא יכול לקבל קבוע ,נסמנו ב־ ,∆xאז מתקיים: 2 )(x−µ )¯ N =x P (X ˜− 2 1 σ2 −→ √2π e 2 ∆x σ ˜ ∞→ N 3 חלקיקים במיכל במיכל יש Nחלקיקים .נסמן ב־ Qאת מספר החלקיקים שנמצאים בשליש המיכל השמאלי ,ונגדיר גם את Q N = q־ יחס החלקיקים בשליש המיכל השמאלי .מתקיים .N, Q 1 בכיתה חישבתם במדויק את ההתפלגות ) P (qוראיתם שבגבול של Nגדול ההתפלגות המתקבלת היא התפלגות נורמלית .עכשיו נגיע לתוצאה זו באמצעות שימוש במשפט הגבול המרכזי. חישוב ) P (qבאמצעות משפט הגבול המרכזי 3.1 נגדיר: particle i is in the left third of the box 1, otherwise 0, מתקייםXi : N P i=1 1 N = Xi =q נרצה להשתמש במשפט הגבול המרכזי עבור .qנשים לב ש: Xi = 1 1, Xi = 0 2, 3 = ) P (Xi 3 ולכן: 1 2 1 =·1+ ·0 3 3 3 = µ = hXi i 1 2 2 2 1 = ·1 + ·0 3 3 3 1 1 2 = − 3 9 9 על פי משפט הגבול המרכזי, 9N (q− 1 )2 3 4 e− π = σ 2 =Var(Xi ) = hXi2 i − hXi i2 = √ 14 9N = hXi2 i (q−µ)2 ˜2 σ2 √ 1 e− 2π σ ˜2 ∞→ N ≈ 4 ).P (q 3.2 ההסתברות לסטיה מהממוצע עבור מיכל של ליטר אוויר ,מה ההסתברות למדוד בשליש מיכל כמות חלקיקים שרחוקה מהממוצע ביותר מ־?1% NA ≈ 6.022 · 1023מספר אבוגדרו = מספר האטומים של פחמן־ 12הנמצאים ב־ 12גרם של חומר זה .מספר זה מאפיין את כמות החלקיקים בסמ"ק של חומר עבור חומרים מוצקים רבים. מספר החלקיקים בליטר של אוויר.N ∼ NA ∼ 1023 : יחס החלקיקים הממוצע בשליש מיכל הוא 1 3 = .µמדידת סטיה מהממוצע ביותר מ־ 1%משמעותה מדידת ערך של qשאינו בתחום ].[0.33, 0.3367 ∼ 2 · 109 σ אחוז מהממוצע הוא ˜ 1 300 = 1 3 · 0.01 17 הסיכוי למדוד משתנה המתפלג נורמלית במרחק של יותר ממיליארד סטיות תקן מהממוצע שלו קטן מ־ .(!) 10−10 17 1 1 P (|q − | > 0.01 · ) = P (|q − µ| > 109 σ) < 10−10 3 3 5
© Copyright 2024