Xu Hướng 3/2024 # Định Luật Malus – Du Học Trung Quốc 2024 # Top 7 Xem Nhiều

Bạn đang xem bài viết Định Luật Malus – Du Học Trung Quốc 2024 được cập nhật mới nhất tháng 3 năm 2024 trên website 2atlantic.edu.vn. Hy vọng những thông tin mà chúng tôi đã chia sẻ là hữu ích với bạn. Nếu nội dung hay, ý nghĩa bạn hãy chia sẻ với bạn bè của mình và luôn theo dõi, ủng hộ chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất.

Định luật Malus, được đặt theo tên của Étienne-Louis Malus, phát biểu rằng: khi ánh sáng truyền qua bản phân cực là phân cực hoàn toàn, cường độ I của ánh sáng truyền qua các bản phân cực sẽ tỉ lệ thuận với bình phương cosin của góc giữa trục truyền của hai bản phân cực:

I = I 0 cos 2 ⁡ θ i , {displaystyle I=I_{0}cos ^{2}theta _{i},}

[1]

Định Luật Okun – Du Học Trung Quốc 2024

Đồ thị dữ liệu kinh tế hàng quý của Mỹ (chưa hiệu chỉnh theo năm – not annualized) từ 1947 đến năm 2002 biểu diễn ước lượng phiên bản sai phân của định luật Okun: % Mức thay đổi GNP =.856 – 1.827*(Mức thay đổ của tỉ lệ thất nghiệp). R^2 là.504. Sai khác trong các kết quả khác phần nhiều do sử dụng kết quả quý.

Trong kinh tế học , định luật Okun (đặt theo tên của Arthur Melvin Okun, người đề xuất định luật này vào năm 1962 [1] ) cho biết mối quan hệ giữa thất nghiệp và mức sụt giảm sản lượng của 1 quốc gia, được đúc kết từ quan sát thực nghiệm. “Phiên bản gap” cho biết với mỗi 1% tăng lên của tỉ lệ thất nghiệp , GDP sẽ giảm tương đương 2% so với GDP tiềm năng. “Phiên bản sai phân” [2] mô tả mối quan hệ giữa mức thay đổi của tỷ lệ thất nghiệp so với GDP thực trên cơ sở dữ liệu quý. Tính ổn định và hữu dụng của định luật này đến giờ vẫn còn gây tranh cãi. [3]

Định luật Okun, một cách chính xác, thường được xem là một dạng “Quy luật ngón tay cái” bởi vì nó là ước lượng xấp xỉ được rút ra từ quan sát thực nghiệm thay vì từ lý thuyết. Gọi là xấp xỉ vì còn có những yếu tố khác (như năng suất) ảnh hưởng đến kết quả. Trong bản báo cáo gốc của Okun phát biểu rằng 2% gia tăng trong sản lượng sẽ dẫn đến tỷ lệ thất nghiệp chu kỳ giảm 1%, số người tham gia lực lượng lao động tăng 0.5%, số giờ làm việc của mỗi lao động tăng 0.5%; và sản lượng trong mỗi giờ làm việc (năng suất lao động) tăng 1%.[4]

Định luật Okun cho biết tỷ lệ thất nghiệp tăng lên mỗi 1 điểm phần trăm sẽ dẫn đến tăng trưởng GDP thực giảm 2%. Dù vậy, các nhà nghiên cứu vẫn đang tranh luận khi xem xét ảnh hưởng của khung thời gian và quốc gia được chọn lên kết quả.

Mối quan hệ được kiểm định bằng cách hồi quy tốc độ tăng trưởng GDP hoặc GNP theo mức thay đổi của tỷ lệ thất nghiệp. Martin Prachowny đã ước lượng được rằng sản lượng cứ giảm 3% lại dẫn đến tỷ lệ thất nghiệp tăng 1%. Tuy nhiên, tác giả cũng tranh luận rằng thực tế mức giảm sản lượng phần lớn do ảnh hưởng của các yếu tố khác bên cạnh tỷ lệ thất nghiệp. Khi giữ cho các yếu tố khác không đổi, tác giả ước lượng mức giảm sản lượng giảm bớt khoảng 0.7% (Prachowny 1993). Tại Mỹ, mức sụt giảm sản lượng dường như có xu hướng giảm bớt theo thời gian. Theo Andrew Abel và Ben Bernanke, với khung thời gian nghiên cứu gần hơn đã ước lượng sản lượng giảm khoảng 2% tương ứng với mỗi 1% tăng của thất nghiệp (Abel & Bernanke, 2005).

Có một số nguyên nhân giải thích tại sao GDP có thể tăng/giảm nhanh hơn tương ứng mức giảm/ tăng của tỷ lệ thất nghiệp:

Khi thất nghiệp tăng,

Hiệu ứng số nhân tiền tệ giảm do người lao động có xu hướng giảm bớt chi tiêu 

Một lượng người thất nghiệp từ bỏ tìm kiếm việc làm, và không được tính vào lực lượng lao động. Không được thống kê là thất nghiệp. 

Công nhân có thể làm việc ít giờ hơn

Năng suất lao động có thể giảm, có lẽ bởi vì chủ lao động duy trì số công nhân nhiều hơn mức cần thiết

Một hàm ý từ các phân tích trên đó là sự gia tăng năng suất lao động hoặc sự mở rộng quy mô lực lượng lao động có thể dẫn đến tăng trưởng sản lượng ròng nhưng tỷ lệ thất nghiệp ròng không giảm (hiện tượng “jobless growth”). 

Định Luật Beer–Lambert – Du Học Trung Quốc 2024

Định luật Lambert-Beer , hay Beer-Lambert , Beer–Lambert–Bouguer , là một định luật có nhiều ứng dụng trong hoá học và vật lý. Định luật này được dựa trên hiện tượng hấp thụ bức xạ điện từ của một dung dịch. Định luật này được sử dụng nhiều trong hoá phân tích hữu cơ và vật lý quang học. Định luật này được tìm ra lần đầu bởi nhà khoa học người Pháp Pierre Bouguer , tuy nhiên những đóng góp quan trọng lại thuộc về Johann Heinrich Lambert và August Beer .

Độ hấp thụ ( A ) của một mẫu được định nghĩa là số đối của logarit của độ truyền qua.

Chiếu một chùm tia tới có cường độ Pₒ đi qua 1 dung dịch có màu, trong suốt, thu được chùm tia ló có cường độ P luôn thoả mãn P

Độ truyền quang ( T ) là tỉ lệ giữa lượng ánh sáng đi qua một mẫu ( P ) so với lượng ánh sáng ban đầu được chiếu vào mẫu (ánh sáng tới, Pₒ )

Mối quan hệ giữa độ hấp thụ và độ dày truyền ánh sáng

Năm 1760, trong cuốn Photometria[1], Lambert đã trích dẫn một số nội dung từ cuốn Essai d’optique sur la gradation de la lumière[2] của Pierre Bouguer, nêu lên rằng độ hấp thụ quang tỉ lệ thuận với độ dày truyền ánh sáng (ℓ):

A ∝ ℓ {displaystyle Apropto ell }  

 

2 ống nghiệm chứa cùng một chất, có nồng độ bằng nhau. Tuy nhiên, ta nhìn thấy màu ở ồng nghiệm lớn hơn đậm hơn là bởi vì đường kính ống nghiệm này lớn dẫn đến độ dày truyền ánh sáng lớn nên ánh sáng vàng bị dung dịch hấp thụ nhiều hơn, màu tím của dung dịch lại càng được thể hiện ra nổi bật hơn. (Dung dịch có màu tím do ánh sáng vàng là màu bổ sung với tím bị hấp thụ, khi 2 màu này đi với nhau thì chúng triệt tiêu nhau, còn nếu một màu bị hấp thụ thì màu kia sẽ phản xạ lại mắt ta tạo thành màu của vật thể.

Mối quan hệ giữa độ hấp thụ và nồng độ mẫu dung dịch

Năm 1852, gần 100 năm sau nghiên cứu của J.H Lambert, August Beer mới tìm ra một mối quan hệ nữa để hoàn thiện định luật. Ông nhận ra rằng độ hấp thụ của một mẫu thì tỉ lệ thuận với nồng độ (c) của chất chứa trong mẫu đó:

A ∝ c {displaystyle Apropto c}  

 

Ống nghiệm có nồng độ thấp hơn có màu nhạt hơn do độ hấp thụ nhỏ hơn

Phát biểu định luật

Kết hợp công trình của J.H.Lambert và A.Beer, ta có phương trình Beer-Lambert, được phát biểu như sau:

Độ hấp thụ quang của một dung dịch đối với một chùm sáng đơn sắc tỉ lệ thuận với độ dày truyền quang và nồng độ chất tan trong dung dịch.

hay

A ∝ ℓ × c {displaystyle Apropto ell times c}  

Công thức

A = ϵ × ℓ × c {displaystyle A=epsilon times ell times c}  ,

trong đó:

A {displaystyle A}   là độ hấp thụ quang của mẫu, không có thứ nguyên

ℓ {displaystyle ell }   là độ dày truyền quang (cm)

c {displaystyle c}   là nồng độ mẫu (mol/L)

ϵ {displaystyle epsilon }   là hằng số tỉ lệ, độ hấp thụ quang riêng, tính theo L/mol•cm. Hằng số này không thể được tính toán trên giấy, nó được đo bằng thực nghiệm và dữ liệu sẽ được lưu lại để dùng sau này. Hằng số này là khác nhau cho mỗi chất khác nhau.

Chú ý

Định luật này không nên áp dụng cho các mẫu dung dịch có nồng độ quá cao, do nồng độ càng cao thì ảnh hưởng ủa các yếu tố khác càng lớn, gây ra các sai số đáng kể.

Khi đo độ hấp thụ quang, sử dụng dữ liệu của bước sóng bị hấp thụ nhiều nhất để tăng độ chính xác.

Định Luật Cảm Ứng Faraday – Du Học Trung Quốc 2024

Phương trình Maxwell-Faraday là sự tổng quát của định luật Faraday, và được liệt kê như là một trong các phương trình của Maxwell .

Định luật cảm ứng được khám phá bởi nhà vật lý hóa học người Anh Michael Faraday năm 1831 và Joseph Henry độc lập nghiên cứu tại cùng thời gian.

Định nghĩa

Theo một phiên bản phổ biến của định luật Faraday nói rằng:

Suất điện động cảm ứng trong bất kỳ một mạch kín bằng âm biến thiên thời gian của từ thông bao quanh nó.[1]

Công thức

Định luật cảm ứng Faraday cho biết mối liên hệ giữa biến thiên từ thông  Φ B {displaystyle Phi _{B}}   trong diện tích mặt cắt của một vòng kín và điện trường cảm ứng dọc theo vòng đó. được tính bởi công thức:

Φ B = ∬ Σ ( t ) B ( r , t ) ⋅ d A , {displaystyle Phi _{B}=iint limits _{Sigma (t)}mathbf {B} (mathbf {r} ,t)cdot dmathbf {A} ,,}

 

Với dA là một phần của diện tích bề mặt di chuyển của cuộn dây Σ ( t ) {displaystyle Sigma (t)}  , B là từ trường (còn gọi là”mật độ từ thông”), và B·dA là Tích vô hướng. Trong các thuật ngữ trực quan hơn, lượng từ thông qua đi vòng dây tỷ lệ thuận với số lượng đường sức từ đi qua nó.

Dạng tích phân:

∮ s E ⋅ d l = − d Φ B d t {displaystyle oint _{s}mathbf {E} cdot dmathbf {l} =-{dPhi _{B} over dt}}

 

với E là điện trường cảm ứng, ds là một phần tử vô cùng bé của vòng kín và dΦB/dt là biến thiên từ thông.

Phương trình Maxwell–Faraday

Dạng vi phân, tính theo từ trường B:

∇ → × E = − ∂ B ∂ t {displaystyle {vec {nabla }}times mathbf {E} =-{frac {partial mathbf {B} }{partial t}}}

 

Trong trường hợp của một cuộn cảm có N vòng cuốn, công thức trở thành:

V = − N Δ Φ Δ t {displaystyle V=-N{Delta Phi over Delta t}}

 

với V là lực điện động cảm ứng và ΔΦ/Δt là biến thiên của từ thông Φ trong khoảng thời gian Δt.

Chiều của lực điện động (dấu trừ trong các biểu thức trên) phù hợp với định luật Lenz.

Abjad – Du Học Trung Quốc 2024

Từ nguyên

Tên “abjad” (abjad أبجد) có nguồn gốc từ việc phát âm các chữ cái đầu tiên của bảng chữ cái tiếng Ả Rập cổ. Thứ tự (abjadī) của các chữ cái Ả Rập được sử dụng để khớp với các chữ cái Hebrew, Phoenicia và Semit: ʾ (aleph) - b - g - d.

Thuật ngữ

Theo sự trình bày của Daniels[3], abjad khác với alphabet ở chỗ nó chỉ biểu diễn các phụ âm chứ không hề biểu diễn nguyên âm. So với abugida, một loại hệ thống cũng được định nghĩa bởi Daniels, abjad khác ở việc nguyên âm được hiểu ngầm theo âm vị học và khác nơi dấu phụ xuất hiện, chẳng hạn nikkud trong tiếng Hebrew hay ḥarakāt trong tiếng Ả Rập, dấu phụ là một tuỳ chọn không bắt buộc và cũng không được dùng phổ biến. Abugida đánh dấu tất cả nguyên âm (trừ nguyên âm mặc định — inherent vowel) bằng một dấu phụ. Một số hệ thống abugida dùng biểu tượng đặc biệt để loại trừ nguyên âm mặc định, nhờ đó, những phụ âm đứng riêng lẻ (không kèm dấu phụ) chỉ thể hiện chính bản thân nó mà thôi. Trong khi đó, với syllabary, mỗi tự vị (grapheme) biểu diễn một âm tiết hoàn chỉnh chứ không phải chỉ là một nguyên âm riêng lẻ hoặc tổ hợp một nguyên âm với một hay một vài phụ âm.

Nguồn gốc

Abjad đầu tiên được dùng rộng rãi là chữ Phoenicia. Không như những chữ viết khác cùng thời, chẳng hạn chữ hình nêm hay chữ tượng hình Ai Cập, nó gồm lượng ký tự ít hơn đáng kể (22 ký tự). Điều đó làm cho thứ chữ này trở nên dễ học hơn và các thương nhân đi biển người Phoenicia đã đem theo nó đi khắp nơi.

Chữ Phoenicia là một phiên bản đơn giản hoá triệt để của cách viết biểu âm, trong khi chữ tượng hình yêu cầu người viết phải chọn một hình (hieroglyph) có cùng âm đọc để từ đó viết ra chữ mình muốn theo kiểu biểu âm, chẳng hạn Man’yōgana (hệ thống hán tự chỉ dùng cho việc biểu âm) được dùng để viết tiếng Nhật trước khi có kana.

Chữ Phoenicia đã làm xuất hiện nhiều hệ thống chữ viết mới, trong đó có chữ Hy Lạp và Aramaic, một abjad cũng được dùng rộng rãi. Chữ Hy Lạp phát triển thành nhiều hệ chữ viết phương tây hiện đại, như chữ Latinh và Kirin, còn chữ Aramaic lại là nguồn gốc của nhiều abjad và abugida hiện đại ở châu Á.

Tham khảo

Liên kết ngoài

Prom – Du Học Trung Quốc 2024

PROM là viết tắt của programmable Read-only memory trong tiếng Anh , hay “chíp bộ nhớ chỉ đọc lập trình được”. PROM là vi mạch lập trình đầu tiên và đơn giản nhất trong nhóm các vi mạch bán dẫn lập trình được ( programmable logic device , hay PLD). PROM chỉ lập trình được một lần duy nhất bằng phương pháp hàn cứng. PROM có số đầu vào hạn chế, thông thường đến 16 đầu vào, vì vậy chỉ thực hiện được những hàm đơn giản

PROM được phát minh bởi Wen Tsing Chow năm 1956 khi làm việc tại Arma Division của công ty American Bosch Arma tại Garden, New York . PROM được chế tạo theo đơn đặt hàng từ lực lượng Không quân Hoa Kỳ lúc bấy giờ với mục đích có được một thiết bị lưu trữ các tham số về mục tiêu một các an toàn và linh động. Thiết bị này dùng trong máy tính của Atlas E/F và được giữ bí mật trong vòng vài năm trước khi Atlas E/F trở nên phổ biến.

Cấu trúc của PROM tạo bởi ma trận tạo bởi mảng cố định các phần tử AND nối với mảng các phần tử OR lập trình được.

Tại mảng nhân AND, các đầu vào sẽ được tách thành hai pha, ví dụ a thành pha thuận a và nghịch ( a ¯ ) {displaystyle ({bar {a}})}  , các chấm (•) trong mảng liên kết thể hiện kết nối cứng, tất cả các kết nối trên mỗi đường ngang sau đó được thực hiện phép logic AND, như vậy đầu ra của mỗi phần tử AND là một nhân tử tương ứng của các đầu vào. Ví dụ như hình trên thu được các nhân tử T 1 , T 3 {displaystyle T_{1},T_{3}}   như sau:

T 1 = a ¯ . b ¯ . c ¯ {displaystyle T_{1}={bar {a}}.{bar {b}}.{bar {c}}}  ,

T 3 = a . b ¯ . c ¯ {displaystyle T_{3}=a.{bar {b}}.{bar {c}}}  .

Các nhân tử được gửi tiếp đến mảng cộng OR, ở mảng này “X” dùng để biểu diễn kết nối lập trình được. Ở trạng thái chưa lập trình thì tất cả các điểm nối đều là X tức là không kết nối, tương tự như trên, phép OR thực hiện đối với toàn bộ các kết nối trên đường đứng và gửi ra các đầu ra X, Y, Z,… Tương ứng với mỗi đầu ra như vậy thu được hàm dưới dạng tổng của các nhân tử, ví dụ tương ứng với đầu ra Y:

Y = T 3 + T 1 = a ¯ . b ¯ . c ¯ + a . b ¯ . c ¯ {displaystyle Y=T_{3}+T_{1}={bar {a}}.{bar {b}}.{bar {c}}+a.{bar {b}}.{bar {c}}}  .

Cập nhật thông tin chi tiết về Định Luật Malus – Du Học Trung Quốc 2024 trên website 2atlantic.edu.vn. Hy vọng nội dung bài viết sẽ đáp ứng được nhu cầu của bạn, chúng tôi sẽ thường xuyên cập nhật mới nội dung để bạn nhận được thông tin nhanh chóng và chính xác nhất. Chúc bạn một ngày tốt lành!