最新大学物理第10章-稳恒磁场..课件PPT.ppt 95页

'大学物理第10章-稳恒磁场.. 相对于观察者运动的电荷周围，不仅存在电场，而且还存在磁场.磁场的性质用磁感应强度这一物理量来描述.磁感应强度通常随时间而改变.若磁感应强度不随时间而改变，则称为稳恒磁场.2 §10.1　电流　电流密度带电粒子的定向运动形成电流。一、电流强度单位时间内通过某截面的电量。大小：单位：安培（A）方向：规定为正电荷运动方向。二、电流密度描述导体内各点的电流分布情况电阻法探矿3 运动电荷磁场对运动电荷有磁力作用磁场二、磁感应强度大小:定义方法有:电流元、运动电荷、磁矩磁场对运动电荷有磁力作用，该磁力与电荷的电量、速度的大小及方向都有关.方向:小磁针在该点的N极指向单位:T(特斯拉)1T＝104G(高斯)7 三、磁场中的高斯定理1.磁感应线(磁力线)磁力线切线方向为该点磁场方向。定量地描述磁场强弱,B大小定义为：实验中电流磁力线：8 I直线电流磁力线I圆电流磁力线I通电螺线管磁力线(1)磁感应线都是环绕电流的闭合曲线，磁场是涡旋场。(2)任意两条磁感应线在空间不相交。(3)磁感应线方向与电流方向遵守右螺旋法则9 2.磁通量穿过磁场中任一曲面的磁感应线条数，称为该曲面的磁通量，用符号Φm表示。S3.磁场中的高斯定理穿过任意闭合曲面的磁通量为零(1)磁力线是无头无尾的闭合曲线，(2)磁场是无源场(无磁单极存在)10 *利用矢量分析中的奥——高定理磁感应强度的散度高斯定理的微分形式11 §10.3　毕奥萨伐尔定律及其应用一、稳恒电流的磁场1.电流元IpdB的方向毕奥---萨伐尔定律12 2.对一段载流导线若=0或，则dB=0，即电流元不在自身方向上激发磁场。若=/2，则dB最大(其它因素不变下)13 二、运动电荷的磁场在非相对论条件下的电场与磁场电流的微观形式I若载流子的数密度为n，电量为q，运动速度为u，则dt时间内通过s截面的电量14 电流元Idl中载流子(运动电荷)有dN个毕奥－沙伐尔定律的微观形式qpp15 磁矩:Ipmn为线圈平面的法向单位矢量，其方向与电流的环绕方向构成右手螺旋三、载流线圈的磁矩16 四、毕奥－萨伐尔定律的应用1.载流直导线的磁场xyz0已知：真空中I、1、2、a取电流元Idl,如图P所有电流元在P点产生的磁感应强度的方向相同设0P=a,则:17 关于角的有关规定以OP为起始线,角增加的方向与电流方向相同，则为正，反之，则为负。p0p0p018 无限长电流的磁场半无限长电流的磁场直导线延长线上电流的磁场19 2.圆形电流轴线上的磁场xR0yzxP已知:R、I，求轴线上P点的磁感应强度。建立坐标,如图任取电流元大小方向20 轴线上任一点P的磁场方向：右手螺旋法则圆电流中心的磁场0⊕1/n圆电流的中心的磁场21 例:如图，求圆心O点的OI22 例:相距d＝40cm的两根平行长直导线1,2放在真空中，每根导线载有电流I1=I2=20A，如图所示.求：(1)两导线所在平面内与该两导线等距的点A处的磁感应强度；(2)通过图中矩形面积的磁通量(r1=r3=10cm，r2=20cm，l=25cm).dlAr1r2r3I1I1rdr解:(1)I1、I2在A点的磁场方向(2)如图取微元23 方向24 例:氢原子中电子绕核作圆周运动已知求:轨道中心处电子的磁矩解:又方向方向25 例:均匀带电圆环qR已知：q、R、圆环绕轴线匀速旋转。求圆心处的解：带电体转动，形成运流电流。26 例:均匀带电圆盘已知：q、R、圆盘绕轴线匀速旋转。解：如图取半径为r,宽为dr的环带。qRr求圆心处的及圆盘的磁矩元电流其中27 qRr线圈磁矩如图取微元方向：28 §10.4　安培环路定理一、安培环路定理在静电场中在稳恒磁场中IL1.任意积分回路29 2.积分回路不环绕电流AB30 3.积分回路环绕多个载流导线I4I5I1I2I3若电流流向与积分环路构成右手螺旋，I取正值；反之，I取负值.31 在真空中的稳恒磁场中，磁感应强度B沿任意闭合曲线的积分(环流)，等于该闭合曲线所环绕的电流的代数和的0倍.称为磁场中的安培环路定理说明：(1)B是dl处的总磁场(2)只适用于稳恒电流(闭合或延伸到∞)I1>0I2<0LS(3)右螺旋关系确定I内i的有正、负；(4)说明磁场是非保守场，有旋场。32 *稳恒磁场的安培环路定理的微分形式由斯托克斯公式及得磁场是有旋场，磁感应线是环绕电流的闭合回线，磁场力是非保守力.33 二、安培环流定理的应用求磁感应强度1.分析磁场分布的对称性或均匀性。2.选择一个合适的积分回路3.再由求得B34 1.无限长圆柱载流导体的磁场分布圆柱体半径R，电流为II分析对称性电流分布——轴对称P0prds1ds1磁场分布——轴对称35 B的计算取同轴圆周为积分回路IPr>Rr0时，kH>0,(3)kH与载流子浓度n成反比：半导体中霍耳效应比金属中显著。54 三、洛伦兹力在科学与工程技术中的应用实例1.磁场与粒子加速器回旋加速器~B55 2.磁流体发电原理：导电的气体（液体）有霍尔效应。等离子气体发电通道磁流体发电原理图++++++++－－－－－－－56 3.离子荷质比的测定、质谱仪测定离子荷质比的仪器称为质谱仪。形成按离子质量排列的线系57 四、安培定律安培首先通过实验发现：在磁场中任一点处，电流元Idl所受的磁力为大小:方向:积分形式58 比较两组公式电流运动电荷1.载流直导线在均匀磁场中所受的安培力取电流元受力方向力大小59 积分60 2.两根平行的无限长载流直导线间的相互作用力C、D两导线的距离为a。电流方向相同I1I2aCDI2dl2I1dl1B2df1B1df2单位长度载流导线所受力为61 电流的单位安培可定义如下：在真空中相距1m的两条无限长平行导线中通以相等的电流，若每米长度导线受到的磁力为2×10－7N，则导线中的电流定义为1A.62 例:垂直于均匀磁场(B)的平面内,任意形状的通电导线所受的安培力.abc解：取电流元yxdfxdfyθ63 平行于均匀磁场(B)的平面内任意形状的通电导线所受的安培力.abI由于结论:均匀磁场中曲线电流受的安培力，等于从起点到终点的直线电流所受的安培力。64 xyf＝BI（2R）方向沿y方向推论：任意闭合载流线圈在匀强场中所受安培力的合力必定为零I65 解：例：求一无限长直载流导线的磁场对另一直载流导线ab的作用力。已知：I1、I2、d、LLxdba66 2.磁场对载流线圈的作用匀强磁场对平面载流线圈的作用dabc设ab=cd=l2,ad=bc=l1pm与B夹角为da边:bc边:ab边:cd边:67 线圈在均匀磁场受合力f2和f/2产生一力偶矩jqf2f2/68 说明:(1)M＝0稳定平衡(2)M＝0非稳定平衡(3)⊙69 在非匀强磁场中的载流线圈一般线圈受的合力∑f≠0合力指向磁场强的方向当线圈很小时线圈在这力矩的作用下使线圈的磁矩与线圈中心所在处的磁场方向趋于一致，并向着强场方向移去。70 §10.6　磁力的功一、磁力对载流导线做功设一均匀磁场B，ab长为l，电流IbdacIFa/b/在匀强磁场中当电流不变时，功等于电流乘以回路面积内磁通量的增量71 二、磁力矩对转动载流线圈做功M作功，使减少72 例：一半径为R的半圆形闭合线圈，通有电流I，线圈放在均匀外磁场B中，B的方向与线圈平面成300角，如右图，设线圈有N匝，问：（1）线圈的磁矩是多少？（2）此时线圈所受力矩的大小和方向？（3）图示位置转至平衡位置时，磁力矩作功是多少？解：（1）线圈的磁矩pm的方向与B成600夹角（2）线圈所受力矩为73 大小为:方向为垂直于B的方向向上。（3）磁力矩作功为磁力矩作正功74 静电场稳恒磁场磁场没有保守性，它是非保守场，或无势场电场有保守性，它是保守场，或有势场电力线起于正电荷、止于负电荷。静电场是有源场磁力线闭合、无自由磁荷磁场是无源场75 本章作业；10-3；10-9；10-13；10-14；10-15；10-16；10-20；10-2176 2013级模式识别复习课 考试题型:一、填空题（10个空，每空2分，共20分）二、简答题（2题，每小题10分，共20分）三、计算分类题（2题，每题12分，共24分）四、证明题/设计题(1题，12分)五、综合应用设计题（1题，24分）考试范围：九个PDF课件文件(打*不考)，教材第1章、第2章、第4章、第5章、第6章、第9章(九个PDF课件中要求的内容)模式识别复习 笔试形式：开卷考试，120分钟。按照开卷考试的统一规定，开卷考试可以带书、纸质版资料、计算器，但开卷考试不能使用手机、平板电脑、笔记本电脑等电子设备查阅电子资料。根据学校的规定，考试笔试成绩须在55分以上才有可能及格，否则按不及格处理。模式识别复习 考试范围：一、李弼程编《模式识别原理与应用》教材。第1章绪论第2章Bayes决策理论第4章线性判别分析(4.1线性判别函数;4.2线性分类器：4.2.1-4.2.4)第5章特征提取和选择(5.1;5.2.1,5.2.2;5.3.2;5.4主成份分析PCA)第6章聚类分析(6.1;6.3;6.4.1,6.4.2;6.5)第9章神经网络模式识别(此章内容见“模式识别(九).PDF”课件的要求部分)二、九个PDF课件文件。PDF课件中打“*：了解”的部分不考，下面“九个PDF课件文件说明”中黑体字部分不考；九个PDF课件文件说明：1.模式识别(一).PDF模式识别复习 九个PDF课件文件说明Cont.：2.模式识别(二).PDF：2.4广义线性判别函数，不考3.模式识别(三).PDF：2.6分段线性分类器设计、2.7非线性分类器设计，不考4.模式识别(四).PDF5.模式识别(五).PDF：3.9序惯分类、3.10Bayes分类器编程举例，不考模式识别复习 九个PDF课件文件说明Cont.：6.模式识别(六).PDF：4.5聚类分析编程举例，不考7.模式识别(七).PDF：5.1引言中的灰度共生矩阵、5.3类别可分性判据中基于熵函数的可分性判据、5.4基于可分性判据的特征提取中的基于概率密度函数可分性判据的特征提取方法、5.5补充PCA人脸图像的预处理方法及编程(编程，不考)、5.6快速PCA及实现、5.7基于PCA的人脸特征提取及实现(实现，不考)模式识别复习 九个PDF课件文件说明Cont.：8.模式识别(八).PDF：9.模式识别(九).PDF：模式识别复习 一、填空题举例1、神经网络的特性及能力主要取决于网络拓扑结构及()。答案：学习方法2、()可以利用多个分类器之间的互补性，有效地提高分类的准确度。答案：多分类器融合/多分类器集成3、欧氏距离具有（）和（）。①平移不变性②尺度缩放不变性③旋转不变性④不受量纲影响的特性答案：①，③说明：一般是从PDF课件或从教材中找出正确答案，少数填空题是根据自己的理解填写出合适的答案。考试题型举例： 二、简答题举例1、简述统计模式识别方法。答：统计模式识别把观察对象表达为一个随机向量(即特征向量),将模式类表达为由有穷或无穷个具有相似数值特性的模式组成的集合。识别是从模式中提取一组特性的度量,构成特征向量来表示模式,然后通过划分特征空间的方式进行分类。统计模式识别系统构成：主要由信息获取、预处理、特征提取和选择以及分类器4部分组成；其中，分类器包括分类器设计和分类决策。说明：一般是从课件或从教材中找出相关答案整理成段落、算法步骤等，也有可能根据自己的理解加工成段落、算法步骤等。 三、计算分类题考试范围：读懂模式识别课件中的所有计算例题与思考题(如：Bayes公式在Bayes决策中的运用、感知器固定增量法、Fisher判别分析、K-L变换/主成份分析/PCA/主分量分析、聚类分析等)。重要提醒1：线性代数中矩阵求逆的方法----特别是有时候会用到二阶矩阵求逆计算公式可加快二阶矩阵求逆的计算速度。 重要提醒2：在Bayes公式在Bayes决策中的运用中，要加深对最小风险Bayes决策概念的理解：(2)两类问题最小风险Bayes决策，可直接采用似然比形式的判决准则计算公式：(1)拒绝判决的处理：若允许拒绝判决，可将拒绝类看成独立的一类纳入到最小风险Bayes决策中；。。。。。。 计算题举例：有两类样本ω1=(x1,x2)={(1,0,1)T,(0,1,1)T}ω2=(x3,x4)={(1,1,0)T,(0,1,0)T}设初始权值W1=(1,1,1),ρk=1，试用感知器固定增量法求判别函数，画出决策面。解答：见模式识别课件(三).PDF，此略。 四、证明题/设计题证明题举例：试证明欧氏距离具有平移不变性和正交旋转不变性。 五、综合分析应用题主要范围：数字及各种图案的识别及综合应用(如：飞机、艇船等军事或民用的目标识别，计算机车牌识别与自动收费管理与分类计算机控制的自动化流水线中的邮政编码识别与分类，手写字符识别等)，人脸识别及其综合应用(如人脸识别门镜、人脸识别考勤、人脸识别在安全领域中的应用)，语音识别应用(如手机语音自动拨号、语音交互与机器翻译等)，模型识别的其他综合应用(如文本分类、垃圾邮件识别、网页分类等，相关内容可参考教材第11章)等。说明：若开展语音模式识别或图像模式识别研究,还需要分别有针对性地进行语音处理和图像处理等相关基础课程的学习。 综合分析应用题举例：在某选举投票过程中需要采用计算机对选票中的(√,×,○)三种“图像图案”进行自动识别分类统计，“√”表示投票通过，“×”表示投票未通过，“○”表示弃权（假设所有3种“图像图案”已经从所采集的图像选票中分割出来,但各“图像图案”大小不一）。试运用你所学的模式识别方法设计自动分类统计“√”-投票通过的人数、“×”-未通过的人数和“○”-弃权的人数的技术方案。要求：1．给出总体设计方案；2．给出对“图像图案”进行预处理、特征提取与选择以及识别分类统计等关键设计步骤。答案不唯一，关键点回答正确即可得分，此略。 关于模式识别编程(本届不考)：可使用自己熟悉的任何一种计算机语言编程(研究和开发计算机模式识别软件对数学能力要求较高，本课程的一大特色是采用第4代计算机语言MATLAB软件工具讲授模式识别编程技术，能加深对模式识别基本概念、原理和方法的理解和掌握，激发对模式识别问题的学习和研究兴趣)。编程是算法的具体表现，它有助于帮忙学习者加深对模式识别算法的理解，复习过程中可有选择地看课件中的模式识别问题MATLAB编程，包括编程思考题(往届考过编程题，本届考试不考编程题)。 编程题举例(*:本届不考，仅供学习参考)对一幅森林起火图像，希望把着火部分划分出来，可以采用以下法：在该图像中分别在着火部分与森林部分画出一个窗口，把在这两个窗口中的像素数据作为训练集，用线性判别方法求得分类器参数，再用该分类器对整幅图进行分类。试用你熟悉的编程语言针对你所选的线性判别方法编写分类器程序。解答：若采用Fisher分类器，可参考Fisher分类器程序(lecture3_2.m)，详见模式识别课件(三).PDF，此略。 推荐复习方法：建议将九个PDF课件要求的部分打印出来，至少复习两遍，重点练习本复习课中的计算分类题型。因为本课程是开卷考试，请大家考试时务必携带所打印的课件和教材。'