Mail.ruПочтаМой МирОдноклассникиВКонтактеИгрыЗнакомстваНовостиКалендарьОблакоЗаметкиВсе проекты

Пожалуйста помогите с физикой

Точка Дашка Ученик (112), на голосовании 3 дня назад
Две частицы массами `m_1=2m` и `m_2=m`, летящие со скоростями `vecv_1=1veci+2vecj` и `vecv_2=-8veci-7vecj` сталкиваются и слипаются. (Все величины измерены в СИ). На каком расстоянии `d` от места столкновения будет находиться составная частица через `tau=2  "с"` после столкновения?
Голосование за лучший ответ
Fghh Мудрец (10590) 1 месяц назад
Чтобы решить эту задачу, нам нужно использовать сохранение импульса и энергии в двумерном лобовом столкновении. Давайте сначала найдем начальный полный импульс и энергию системы.

Начальный полный импульс: `p_i = m_1 * v_1 + m_2 * v_2 = (2m) * (1*i + 2*j) - m * (-8*i - 7*j) = 2i + 4j - 8i - 7j = -6i + j`.

Начальная полная кинетическая энергия: `K_i = (m_1/2) * v_1^2 + (m_2/2) * v_2^2 = (2m/2) * (1^2 + 2^2) + (m/2) * (-8^2 - 7^2) = (2/2) * (1 + 4) + (m/2) * (64 + 49) = 6 + 113m = 119m`.

Поскольку две частицы идентичны по своей природе, конечная система имеет только одну частицу после столкновения. Полный импульс и энергия сохраняются, что означает, что конечный импульс и кинетическая энергия одной частицы равны начальному полному импульсу и энергии.

Конечный импульс: `p_f = -6i + j`.

Конечная кинетическая энергия: `K_f = 119m`.

Теперь давайте найдем скорость одной частицы. Поскольку импульс равен
Точка ДашкаУченик (112) 1 месяц назад
нейросеть?
Fghh Мудрец (10590) Точка Дашка, sonic Нейронная сеть — это вычислительная модель, вдохновленная структурой и функцией биологического мозга. Это тип искусственной нейронной сети (ИНС), состоящей из взаимосвязанных узлов, называемых нейронами, которые получают, обрабатывают и передают информацию. Нейроны организованы в слои, со входными и выходными слоями, а иногда и с несколькими скрытыми слоями между ними. Каждый нейрон в данном слое соединен со всеми нейронами в слое, непосредственно следующем за ним, обеспечивая связь между слоями. Нейронные сети предназначены для обучения на основе обрабатываемых ими данных. Они делают это, регулируя силу связей между нейронами, известную как вес, чтобы минимизировать разницу между выходом сети и желаемым результатом.
Похожие вопросы