探索串联并联电路电流规律:实验与实例分析

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0 下载量 41 浏览量 更新于2024-09-11 收藏 2.49MB PPT 举报
本资源是一份关于"提出问题-15.5_串并联电路中电流的规律_ppt课件"的PPT模板文档,主要针对的是中学物理中的电学知识——串并联电路中电流的规律。课程内容分为以下几个部分: 1. 提出问题:首先,课程引导学生思考串联电路中各点电流的关系,激发他们对基本物理现象的好奇心和探索欲望。 2. 猜想与假设:学生被鼓励提出自己的假设,可能认为电流会在串联电路中保持恒定,或者认为可能会有某种递增或递减的规律。 3. 设计实验:为了验证这些假设,教材提供了一个演示实验,即研究电池节数对灯泡亮度的影响,通过直观的现象来理解电流强弱与亮度之间的关系。 - 实验器材:所需物品包括干电池、开关、两个灯泡、电流表、以及导线等基础实验设备。 - 实验电路图:可能展示了两种连接方式(串联和并联),让学生理解不同电路结构对电流的影响。 - 实验步骤:具体步骤包括安装电路、接通电源、读取电流表数据,并通过改变电池节数观察灯泡亮度变化。 4. 电流的基本概念:课程介绍了电流的概念,强调电流是表示电流强度的物理量,单位是安培(A),还介绍了电流的定义式I=Q/t,其中Q代表电荷量,t代表时间。 5. 电流的实例与测量:列举了不同电器的电流大小,如计算器、半导体收音机、手电筒、灯泡和家用电器的电流值,帮助学生了解实际生活中的电流应用。 6. 电流表的使用:详细讲解了实验室常用的电流表,包括其外形特征、量程、刻度盘的设计以及连接规则,如必须串联在电路中、不超过量程、正确接线等。 7. 实验安全注意事项:强调了电流表不能直接接在电源两端的绝对禁止行为,防止安全事故的发生。 通过这个PPT课件,学生不仅能学习到理论知识,还能通过实践操作加深对电流规律的理解。这份资源旨在培养学生的实验技能、观察力和逻辑推理能力,同时强化他们对电路理论的认识。

import numpy as np # 定义参数 n_lags = 31 # 滞后阶数 n_vars = 6 # 变量数量 alpha = 0.05 # 置信水平 # 准备数据 data = np.array([820.95715,819.17877,801.60077,30,26164.9,11351.8], [265.5425,259.05476,257.48619,11.4,12525,4296.5], [696.9681,685.54114,663.32014,47.5,23790.484,8344.8], [4556.1091,440.58995,433.21995,24.6,12931.388,5575.4], [360.08693,353.75386,351.59186,26.9,11944.322,4523], [938.55919,922.25468,894.26468,35.3,27177.893,8287.4], [490.47837,477.35237,385.17474,24.5,14172.1,6650.4], [553.15463,452.35042,425.92277,32.9,16490.17,7795], [740.35759,721.68259,721.68259,15.5,26117.755,7511.7], [1581.99576,1579.50357,1571.23257,65.4,59386.7,15347.2], [1360.91636,1360.20825,1358.11425,66.4,57160.533,8080], [564.06146,560.91611,559.08711,35.2,22361.86,6165.4], [732.17283,727.25063,725.93863,29.7,22177.389,4393.2], [424.12777,424.10579,411.19979,21.6,14691.359,4695.6], [1439.38133,1437.85585,1436.67585,77.3,50123.672,15479], [961.92496,935.21589,931.28189,45.7,28073.9,11273.3], [881.92808,868.65804,832.44504,46.1,27409.15,11224.4], [713.32299,710.75882,707.42682,35.8,24887.111,5164.2], [2657.28891,2599.20299,2515.67859,92,94207.179,19066.4], [420.95033,418.22931,416.80631,25.6,13309.9,7020], [193.92636,193.84936,193.83836,10.9,6133,6139.5], [499.81565,493.73678,485.2468,20.9,13555.897,3412], [951.93942,939.58126,930.049,45.6,27245.608,7752.5], [309.88498,297.05055,295.69055,22.6,11929.038,3903.2], [411.87141,406.63838,389.29638,27.8,12197.085,3834.1], [45.53226,39.24379,55.34631667,7.5,1872.333333,564.3], [532.67282,524.78031,520.89851,24,18041.642,3902], [269.00374,266.96222,211.14422,20.3,7163.069,3515.4], [91.95276,88.77094,85.74583,7.7,1962.8,645.8], [120.60234,116.39872,113.85872,9.8,4227.003,1706.2], [362.98862,350.36495,318.70232,23.7,11615.383,5752.1]) # 计算VAR模型的系数 X = np.zeros((data.shape[0] - n_lags, n_lags * n_vars)) y = np.zeros((data.shape[0] - n_lags, n_vars)) for i in range(n_lags, data.shape[0]): X[i-n_lags, :] = data[i-n_lags:i, :].reshape(1, -1) y[i-n_lags, :] = data[i, :] coefficients = np.linalg.inv(X.T @ X) @ X.T @ y # 计算残差 residuals = y - X @ coefficients # 计算PVAR模型的紧贴矩阵 T = residuals[n_lags:, :] @ residuals[:-n_lags, :].T / (data.shape[0] - n_lags) # 计算PVAR模型的系数 u, s, vh = np.linalg.svd(T) S_inv = np.diag(np.sqrt(s[:n_vars])) @ np.linalg.inv(vh[:n_vars, :]) A = S_inv @ u[:, :n_vars].T @ residuals[n_lags:, :].T # 计算置信区间 t_value = np.abs(np.tinv(alpha/2, data.shape[0]-n_lags-n_vars)) se = np.sqrt((1/(data.shape[0]-n_lags-n_vars)) * (np.sum(residuals[n_lags:, :]**2) / (data.shape[0]-n_lags-n_vars-1))) conf_int = t_value * se print("PVAR模型的系数:\n", A) print("置信区间:[{:.4f}, {:.4f}]".format(A.mean() - conf_int, A.mean() + conf_int))这段代码有什么错误

2023-05-22 上传