17687

Розсіювання світла в мутних середовищах (αλ, α ~λ, αλ,)

Доклад

Физика

Розсіювання світла в мутних середовищах. Мутне середовище – середовище в якому містяться завислі частинки. Розсіювання світла у мутному середовищі можна описати на основі теорії дифракції світла на діелектричних частинках. Розглянемо три випадки відн

Украинкский

2013-07-05

88.38 KB

3 чел.

Розсіювання світла в мутних середовищах (α<<λ, α ~λ, α>>λ,).

Мутне середовище – середовище, в якому містяться завислі частинки.

Розсіювання світла у мутному середовищі можна описати на основі теорії дифракції світла на діелектричних частинках. Розглянемо три випадки відношення розміру завислих частинок α  до довжини хвилі видимого світла λ.

1) α<<λ:  (Релеєвське розсіювання): Розсіювання світла в цьому випадку значно залежить від  α (розмір частинки) і від різниці діелектричних проникностей   і  розсіюючої речовини та навколишнього середовища, і має вигляд

 , де N – концентрація, а V0об‘єм окремої частинки.

Індикатриса розсіювання:

2) α ~λ: Можна стверджувати, що світло проходячи крізь мутне середовище розсіюється за тим же законом, що і поглинається. ,  - інтенсивність проходження після середовища, - інтенсивність до проходження, N – кількість частинок в 1 , а  - функція яка залежить від відношення радіуса частинки до довжини хвилі. Така залежність називаєтся індикатрисой розсіювання. В нашому випадку на індикатрисі з’являються різкі максимуми і мінімуми. Вище наведеною  формулою можна користуватися тільки в наближенні, тобто коли частинки мають правильну форму. При цьому треба знати точне значення індикатриси для кожної конкретної довжини хвилі.

3) α>>λ: В цьому випадку індикатриса являє собою пряму паралельну осі , тобто інтенсивність після проходження вже не залежить від довжини хвилі. Це означає, що цей випадок можна розглядати з точки зору геометричної оптики.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

31918. АЛГОРИТМЫ СОРТИРОВКИ 358.5 KB
  DFHBFYN ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 2 АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ МНОЖЕСТВ Цель лабораторной работы освоение программирования операций над множествами. При программировании задач над множествами естественно рассматривать конечные множества. Число элементов множества называется его мощностью и обозначается через .
31919. ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ФОРМИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ БАНКОВСКОГО ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО КРЕДИТОВАНИЯ В СОВРЕМЕННОЙ АБХАЗИИ С УЧЕТОМ РОССИЙСКОГО ОПЫТА 177.5 KB
  Именно поэтому формирование национальной банковской системы соответствующей потребностям и масштабам Абхазии выступает на современном этапе важнейшим фактором укрепления Республики основой ее экономического развития. Современное состояние и перспективы развития банковской системы Абхазии необходимо рассматривать в контексте общей трансформации экономики. В результате экономика Абхазии оказалась отброшенной на многие годы назад в республике прекратили свое существование многие предприятия и учреждения.
31920. Генерування випадкових даних 24 KB
  Генерування нормально розподілених випадкових чисел 1. Написати програму мова програмування на вибір студента що генерує ряд вказаної довжини випадкових чисел розподілених за нормальним законом із заданими параметрами. Для генерування рівномірно розподілених випадкових чисел з інтервалу [0;1 використати лінійну змішану формулу див.
31921. Коефіцієнт кореляції 49.5 KB
  Знайти вибірковий коефіцієнт кореляції. Перевірити значення коефіцієнта кореляції користуючись вбудованими можливостями MS Excel функція КОРРЕЛ
31923. Надстройка „Анализ данных”. Кореляція якісних змінних 89 KB
  Надстройка Анализ данных Пакет Аналіз даних запускається за допомогою команди Сервис Анализ данных: У разі відсутності необхідно підключити пакет за допомогою команди Сервис Надстройки і підключити Пакет анализа. Знайти парні коефіцієнти кореляції для даних лабораторної роботи №11 користуючись надстройкою MS Excel Анализ данных. Згенерувати ряд рівномірно розподілених чисел користуючись надстройкою MS Excel Анализ данных.
31924. Обчислення параметрів парної лінійної регресії матричним способом 177 KB
  Знайти оцінки коефіцієнтів моделі матричним способом. Матриця Х складається з 2х стовпців: 1й складається з 1 так як у моделі присутній вільний член а другий із вибіркових значень фактора Х. Остаточно матриця А буде мати вигляд: Тобто і наша модель має вигляд: Знайдемо інші параметри лінійної моделі для цього спочатку заповнимо таблицю 1: а для того щоб знайти стандартну похибку моделі обчислимо теоретичні значення фактора Y та знайдемо залишки моделі е. Знайдемо стандартну похибку моделі Е за формулою: .