واسمحوا لي أن أعرف عن مبدأ عدم اليقين هايزنبرغ. أنا غير واضح للغاية حول المعادلة؟ شكرا جزيلا.

هناك نوعان من التركيبات ، ولكن واحدة أكثر شيوعا.

#DeltaxDeltap_x> = ℏ # # # bblarrهذا هو تقييم أكثر شيوعا

#sigma_xsigma_ (p_x)> = ℏ "/" 2 #

أين # دلتا # هو مجموعة من ملاحظتها ، و # # سيغما هو الانحراف المعياري للملاحظ.

بشكل عام ، يمكننا ببساطة أن نقول أن الحد الأدنى من المنتج من أوجه عدم اليقين المرتبطة بها هو حسب ترتيب ثابت بلانك.

هذا يعني أن الشكوك موجودة كبيرة للجزيئات الكمومية، ولكن ليس للأشياء العادية مثل البيسبول أو البشر.

ال المعادلة الأولى يوضح كيف عندما يرسل شخص ما ضوء ا مرك ز ا من خلال شق ويضيق الشق (وبالتالي يتناقص # # Deltax) ، الضوء الذي يخرج مزيد من الانقسامات (وبالتالي زيادة # # Deltav_x وبالتالي # # Deltap_x).

مجرد محاولة خفض # # Deltax. في النهاية ، سوف تصل إلى النقطة التي # # DeltaxDeltap_x سيكون #< ℏ#، انتهاكا لل #>=# إشارة. وبالتالي، # # Deltap_x يجب أن تزيد.

ما يقوله هذا هو أن أكثر من تعرف عن # # س موضع من الجسيمات الكمومية أقل تعرفه عن قوة الدفع في ال # # س الاتجاه (أو بالمثل للعلاقات المماثلة في # ذ # أو # ض # الاتجاهات).

لمرة واحدة ، سأحيل القارئ إلى فيديو!

ال المعادلة الثانية غالب ا ما يستخدم في الكيمياء عالية المستوى ، مثل الكيمياء الفيزيائية ، ويتم تعريف الانحرافات المعيارية على أنها الجذر التربيعي للفرق:

#sigma_a = sqrt (sigma_a ^ 2) #

# = sqrt (<< a ^ 2 >> - << a >> ^ 2) #

والمتوسطات في الجذر التربيعي هي:

# << a ^ 2 >> = int _ (- oo) ^ (oo) a ^ 2p (x) dx #

# << a >> ^ 2 = int _ (- oo) ^ (oo) ap (x) dx ^ 2 #

مع #P (خ) # كما الاحتمال كدالة # # س.

ولكن نظر ا لأن الانحراف المعياري يمكن اعتباره حالة عدم اليقين حول المتوسط ، فهو كذلك مجرد منظور آخر إلى نفس الوصف العام لمبدأ عدم اليقين في هايزنبرغ:

الحد الأدنى للمنتج من أوجه عدم اليقين المرتبطة بها هو حسب ترتيب ثابت بلانك.