Későneutron-paraméterek vizsgálata, uránkoncentráció meghatározása

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Későneutron-paraméterek vizsgálata, uránkoncentráció meghatározása"

Átírás

1 Későneutron-paraméterek vzsgálata, uránkoncentrácó meghatározása. Bevezetés Az 35 U atommag egy neutron befogását követő hasadása során keletkező nstabl közbenső mag két hasadványmagra hasad, ezenkívül hasadásonként néhány ( 35 U esetében átlagosan,47) neutron szabadul fel. A keletkező neutronok több mnt 99%-a a hasadást követő 0 - s-on belül emttálódk. Ezeket a neutronokat prompt neutronoknak nevezzük. Az ezt követően - akár néhány perccel később - kbocsátott neutronok az ún. késő neutronok. Bár ezek mennysége a prompt neutronokéhoz vszonyítva kcs ( 35 U esetében az össz-neutronszámnak csupán 0,64%-a), jelentőségük gen nagy a reaktorok szabályozhatósága szempontjából.. Elmélet összefoglalás Az 35 U termkus befogását követően létrejövő közbenső mag sokféle (több 00) különböző módon hasadhat szét. Egy lyen lehetőség például a következő: * U+ n U Kr+ Ba+ 3n A hasadás termékek száma gen nagy. A hasadványok relatív gyakorságának tömegszám szernt eloszlását az. ábrán láthatjuk. Megállapítható, hogy a görbének a 95 és a 40 tömegszám közelében egy-egy maxmuma van. A hasadásban közvetlenül keletkező prmer hasadás termékek nagy neutronfelesleggel rendelkeznek az azonos tömegszámú stabl atommagokhoz képest. A hasadás termékek az esetek döntő többségében sorozatos zobár magátalakulással, β - -bomlással szabadulnak meg neutronfeleslegüktől, és így közelítk meg a stabl N-Z görbét. A fent bemutatott hasadványpár esetében a következő két bomlássorozat megy végbe: 90 β 90 β 90 β 90 β 90 Kr Rb Sr 33 s,7 mn 8 év Y 64 h ( ) Zr stabl 43 β 43 β 43 β 43 β 43 Ba La Ce Pr 0, 5 mn mn 33 h 3,7 d A vonalak alatt dők a β - -bomlások felezés dejét jelentk. ( ) Nd stabl A hasadás pllanatában (azaz 0-4 s-on belül) keletkező atommagokat hasadványoknak nevezzük. Ezek később elektronokat szednek fel, majd radoaktív bomlások révén új atomokká alakulnak át. Ez utóbbakat hasadás termékeknek nevezzük.

2 .00E+00.00E-0.00E-0 gyakorság.00e-03.00e-04.00e-05.00e-06.00e-07.00e tömegszám. ábra. Az 35 U hasadás termékenek tömegszám szernt eloszlása.. A prompt és késő neutronok keletkezése a hasadás során Amnt a bevezetőben említettük, a hasadás során keletkező neutronok csaknem mndegyke - több mnt 99%-a - a hasadást követően sznte azonnal, számottevő késés nélkül keletkezk. Ezek a prompt neutronok, amelyeket a hasadványok bocsátják k. Gerjesztés energájuk ugyans általában sokkal nagyobb mnt egy neutron szeparácós energája. Az lyen gerjesztett állapotok neutronemsszóval történő bomlásának az deje 0-5 s (0-4 s??? 0 - s???) vagy ksebb. Nem mnden hasadvány emttál neutronokat, néhányuk esetében a legerjesztődés történhet γ-emsszóval s. Ezt követően a hasadás termékek β-bomlással szabadulnak meg neutronfeleslegüktől, és tovább neutron-kbocsátás általában már nem történk. Némelykük zobár átalakulása azonban olyan leányelem képződéséhez vezet, amelykben a gerjesztés energa nagyobb, mnt a neutron szeparácós energája. Ekkor a (Z,N) rendszámú, lletve neutronszámú hasadás termék magjából magasan gerjesztett állapotú (Z+,N-) mag keletkezk, amely azonnal kbocsát egy neutront, és átalakul a (Z+,N-) maggá. Így keletkeznek az ún. késő neutronok. A (Z,N) magot későneutron-anyamagnak, a (Z+,N-) magot pedg későneutron-emtternek nevezzük. Az ly módon keletkező késő neutronok esetében a maghasadás pllanatától számított teljes késés dő várható értékét az anyamag β-bomlásának felezés deje szabja meg. Megállapíthatjuk továbbá, hogy az anyamagok β-bomlását követően létrejött emtter magok esetében a gerjesztés energa ksebb mnt, a közvetlen hasadás termékek eseténen, ematt a késő neutronok átlagos energája számottevően ksebb ( kev), mnt a prompt neutronoké (átlagosan MeV).

3 A hasadásban keletkező neutronok teljes hozama (száma, ν) a prompt neutronok és a késő neutronok hozamából (ν p, lletve ν k ) tevődk össze: ν ν + ν p k A késő neutronok mennységét szokás még az ún. későneutron-hányad formájában s kfejezn: β ν k. () ν A. ábrán a későneutron-hozamnak a hasadást kváltó neutron energájától való függését mutatjuk be 35 U és 39 Pu esetére. késõneutron-hozam (késõ neutron perhasadás) 35 U 0,05 0,0 39 Pu 0,005 0, 0,3,0 3,0 0,0 (MeV) a hasadást kváltó neutron energája. ábra. A későneutron-hozam a hasadást kváltó neutron energájának a függvényében A görbékből megállapítható, hogy a későneutron-hozam a 0 En 4 MeV ntervallumban gyakorlatlag független a hasadást kváltó neutron energájától. A tejes későneutron-hozamok értéke jelentősen függnek a hasadóképes zotóptól. Az. táblázatban bemutatott értékekből azonban kétféle szabályt mégs megfgyelhetünk: Egy adott elemre vonatkozóan a későneutron-hozam növekszk a tömegszámmal (A). A későneutron-hozam csökken a protonszámmal (Z). 3

4 . táblázat. Teljes későneutron-hozamok (későneutron-szám per 00 hasadás) különböző zotópoknak termkus neutronok által kváltott hasadásara hasadóképes mag ν k (neutron/00 hasadás) 33 U 0,667+0, U,6+0,05 38 U* 4,39+0,0 39 Pu 0,68+0, Pu* 0,95+0,08 4 Pu,5+0, 4 Pu*,+0,6 *Gyors neutron által kváltott hasadásokra vonatkozó adat... A későneutron-csoportok A magfzkusok eddg 66 különböző későneutron-anyamagot azonosítottak. Felezés dők 0, s és 78 s között változk, ematt az általuk keltett késő neutronok jelentősen különböző késleltetés dőkkel jelennek meg. Reaktorknetka számításokban a késő neutronok korrekt kezelése ennek megfelelően az lenne, ha valamenny anyamagot a saját felezés dejével és hozamával vennénk fgyelembe. Ezzel kapcsolatban két fő probléma merül fel: Az anyamagok nagy száma matt a feladat nagyon elbonyolódna. Az egyes anyamagok bomlás sémája, felezés deje, részaránya nem kellő pontossággal smert. G. R. Keepn dolgozta k kísérlet úton a számítások számára kelégítő közelítést a későneutron-adatok kondenzált kezelésével, azaz a későneutron-csoportok létrehozásával. Hasonlóan a ma gyakorlaton elvégzendő méréshez, hasadóanyagból készített mntát rövd deg tartó neutron-besugárzásnak tett k. A besugárzott mntában bekövetkezett hasadások révén nagy számú anyamag keletkezett, amelyek a besugárzást követően felezés dejük szernt lecsengő későneutron-forrásként működtek (S k (t)). Ha a mntában a besugárzás során bekövetkezett hasadás reakcók száma n f volt, akkor a keltett anyamagok száma ν k n f. Az S k (t) függvény ezen anyamagok lebomlását, és ennélfogva a késő neutronok keletkezésének dőbel alakulását írja le. A 3. ábrán egy lyen görbe látható, a 87 Br zotópnak, egy tpkus anyamagnak a bomlás-görbéjével együtt. Ezek a Ga, As, Se, Br, Kr, Rb, Sr, Y, In, Sn, Sb, Te, I, Xe, Cs, Ba, La és Tl egyes zotópja. 4

5 S k (t) Br dõ (s) 3. ábra. A későneutron-forráserősség csökkenése az dő függvényében Az S k (t) bomlás görbe az összes anyamag járulékos bomlásgörbének bonyolult szuperpozícója. Keepn szernt az S k (t) jól közelíthető hat exponencáls függvény összegével: S () t n ν λ e 6 k f k k λk t, () ahol ν k : az -edk későneutron-csoport hozama, λ k : az -edk későneutron-csoport bomlás állandója Az S k (t) függvény a fent közelítésben olyan későneutron-forrásfüggvényt reprezentál, amelyben mndegyk csoport saját ν k későneutron-hozammal, átlagos λ k bomlás állandóval, ll. az ennek megfelelő átlagos felezés dővel rendelkezk. Három különböző hasadóképes zotópra ( 35 U, 39 Pu, 33 U) a későneutron-csoportok főbb adatat a. táblázatban foglaltuk össze. Ez a hatcsoportos későneutron-struktúra általánosan használatos a reaktorknetkában.. táblázat. A későneutron-csoportok adata három hasadóképes zotópra késő neutronok lehetséges anyamagja közepes energa (MeV) anyamagok átlagos felezés deje (s) késő neutronok részaránya az összes hasadás neutronhoz vszonyítva (%) 35 U 39 Pu 33 U 35 U 39 Pu 33 U 87 Br, 4 Cs 0,5 55,7 54,8 55,0 0,0 0,007 0,06 37 I, 88 Br 0,56,7 3,04 0,57 0,40 0,066 0, I, 89 Br, (93,94) Rb 0,43 6, 5,60 5,00 0,6 0,0444 0, I, (93,94) Kr 0,6,3,3,3 0,5 0,0685 0, Xe, (90,9) Br 5 40 I, 45 Cs 0,4 0,6 0,68 0,65 0,074 0,08 0,035 6 (Br, Rb, As stb.) - 0,3 0,57 0,77 0,07 0,0093 0,0087 5

6 összesen 0,64 0, 0,6.3. A késő neutronok hatása a neutronfluxus dőben változására 3 Ha egy termkus reaktor dőben állandósult állapotban üzemel, akkor az egymást követő neutrongenerácók neutronszámának hányadosát jelentő ektív sokszorozás tényező, k éppen egységny. A reaktor teljesítményének növelésekor vagy csökkenésekor a sokszorozás tényező -től eltér: k k. A ρ reaktvtás defnícó szernt a következő: k ρ k k k. (3) Időben állandósult állapotban ρ 0. A szokásos körülmények között teljesítményváltoztatások az állandósult állapothoz közel állapotokon keresztül mennek végbe, és ekkor jó közelítéssel ρ k. Mnthogy k jelent a neutronszám növekedés arányát az egyk generácó és a soron következő generácó között, a teljes neutronszámnak egy generácó élete során bekövetkező növekedése n k -fel egyenlő, ahol n a neutronszám az nduló neutronpopulácóban. Ha a neutronok átlagos élettartama l, akkor a neutronszám dőegység alatt változását a következő dfferencálegyenlet adja meg: dn dt n k l. (4) Feltételezve azt, hogy k nem függ az dőtől, ntegrálással kapjuk: k nt ( ) nt ( 0)exp( t). (5) l Az oktatóreaktorban l s. Defnáljuk a reaktor peródusdejét (T): az az dő, amely alatt a neutronszám az e-szeresére változk (e,77 ). (5) alapján tehát: T l k. (6) A neutronszámra felírt összefüggés átvhető közelítőleg (egycsoportos elmélet) a neutronsűrűségre és ezen keresztül a neutronfluxusra és a reaktorteljesítményre s: t nt () nt ( ) et 0. (5a) 3 Ez a fejezet azoknak szóló összefoglalás, akk nem hallgatták a Reaktorfzka előadást, a töbeknek könnyű olvasmány. 6

7 Az dőben állandó, staconer üzemű reaktorban n(t) n(t 0 ) konst., tehát T végtelen. A reaktor peródusdeje rendkívül fontos mennység a változó teljesítményű reaktor bztonsága szempontjából. Mnden reaktorba beépítenek olyan bztonságvédelm rendszert, amely azonnal leállítja a reaktort, ha a peródusdő a szabályozhatóság lehetőséget tekntve túlságosan kcsny. Ha nem üzemelne peródusdő-védelem, a 7 0 s-nál rövdebb peródusdő már kfejezetten veszélyes állapotot jelentene. A késő neutronok fontosságának a kdomborítása érdekében határozzuk meg a peródusdőt abban az esetben, amkor a reaktvtás ρ 0,5% 4, de csak a prompt neutronokat fgyelembe véve. Mvel k ρ 0,005, (6) alapján a peródusdőre a következő adódk: T l s k 0, ,08.,005 Ezt azt jelent, hogy s alatt a neutronszám s n( s) 0, 08 s 35, 7 5 e e 30 - n( 0) szeresére nő. Semmlyen szabályozórendszer (amely mechankus elemeket s tartalmaz) nem tudja követn ezt a gyors felfutást. Szerencsére a késő neutronok bzonyos feltételek között jelentősen lelassítják a növekedés ütemet, és ezzel lehetővé teszk a reaktorok szabályozását. A késő neutronok hatásának a megvlágítása érdekében leegyszerűsítjük a tárgyalást: csak egyetlen, átlagos későneutron-csoportot veszünk fgyelembe. 5 Ha a. táblázatban az 35 U-ra adott felezés dőket átlagoljuk, 9 s-t kapunk, vagys a () alatt hat bomlás állandót az átlagos log λ 0,077 s 9 s bomlás állandóval helyettesítjük. Ha C(t)-vel jelöljük a t dőpllanatban a reaktorban levő későneutron-anyamagok számát, akkor s alatt λc() t késő neutron keletkezk. Ennek megfelelően a (4) egyenlet az alább alakba meg át: dn dt nk ( β) n + λct (), (7a) l 4 A reaktvtást (amely dmenzó nélkül szám) gyakran fejezzük k %-ban. Például ρ 0,5% azt jelent, hogy ρ 0,005 (vagys (3) alapján k,005). 5 A részletest tárgyalást lásd az [5] jegyzetben. 7

8 amelynek a jobb oldalán az első tag a prompt, a másodk tag pedg a késő neutronok által képvselt neutronsokszorozást fejez k. Ezt az egyenletet k kell egészítenünk a későneutron-anyamagok számát megszabó egyenlettel: dc dt () λct + nk β. (7b) l A jobboldal első tagja az s alatt elbomló, a másodk tag pedg az s alatt a hasadásokban keletkező anyamagok számát adja meg. 6 Nézzük meg ezután, mennyben növelk a késő neutronok a reaktorperódust! (5a) mntájára a (7) egyenletrendszer megoldását az alább alakban keressük: nt () ne tt 0 és Ct () Ce tt 0. Ha ezt (7)-be helyettesítjük, elem számolás után T-re a következő egyenletet kapjuk: ρ β ( β) l k +, (8) T + λ T ahol felhasználtuk a (3) alatt defnált reaktvtást. Amkor ennek az egyenletnek a megfelelőjét 6 későneutron-csoport fgyelembe vételével vezetjük le, akkor a kapott egyenletet recprokóra egyenletnek nevezzük. Adott reaktvtás mellett a (8) egyenlet a T peródusdőre vonatkozóan másodfokú egyenlet: ρ β λ T ρ lλ l + T 0. (9) β k β k β Jelöljük a két gyököt T -gyel és T -vel. Ezek felhasználásával a neutronszám dőfüggése () tt tt nt ne + ne (0) alakban adódk, ahol az n és n állandók a kezdet feltételektől függnek. Ha a ρ reaktvtás negatív (vagys k <, tehát a reaktor szubkrtkus), a (9) egyenlet mndhárom együtthatója negatív, tehát mndkét gyök negatív, 7 vagys a neutronszám (0) szernt a kezdet feltételektől függetlenül dőben csökken. Ha azonban a ρ reaktvtás poztív (vagys k >, tehát a reaktor szuperkrtkus), a (9) egyenlet első együtthatója poztív, a harmadk pedg továbbra s negatív. A reaktvtástól függően a másodk együttható lehet negatív s, poztív s. Mndkét esetben azonban van egy előjelváltás és egy előjelkövetés, 6 Vegyük észre, hogy éppen ezzel az utóbb taggal csökkent (7a) jobb oldalának első tagja a (4) egyenlethez képest. 7 Emlékeztetünk arra az elem algebra szabályra, hogy két egymást követő együttható azonos előjele negatív, különböző előjele pedg poztív gyököt jelent. 8

9 vagys a két gyök közül az egyk negatív, a másk poztív. Legyen az utóbb T. Ekkor elegendően nagy t dő elteltével (0) átmegy az nt () ne tt (t >> T ) () alakba. A késő neutronok jelenlétében s gaz marad tehát, hogy egy magára hagyott szuperkrtkus reaktorban a neutronszám exponencálsan nő. Döntő vszont az dőállandó nagysága. Vegyük fel a következő számértékeket: β 0,0064; l s; ρ 0,005; λ 0,077 s ; k,005. Ezeket (9)-be helyettesítve T 0,3 s adódk, am lényegesen nagyobb dő, mnt a késő neutronok nélkül kapott 0,08 s. Ez a számpélda jól mutatja a lényeget: a késő neutronok hatására a peródusdő olyan mértékben megnő, hogy a neutronszám növekedését külső eszközökkel bztonságosan befolyásoln lehet. Ez az állítás azonban csak addg érvényes, amíg a reaktvtás nem túlságosan nagy, pontosabban, amíg ρ/β <. Amíg ez fennáll, a (9) egyenletben az l-et tartalmazó tagok elhanyagolhatók, vagys a poztív peródus közelítőleg így írható: T β ρ ρλ. (ρ/β < ) (a) A fent számpéldában ez a közelítés T 0,6 s-t ad, tehát a közelítő képlet elég pontos. Mnőségleg megváltozk azonban a helyzet, amkor ρ/β >. Ekkor ugyans (9)-ben a másodk tag együtthatója poztívra vált, és az egyenlet poztív gyökét más képlettel kell közelíten: 8 T k l ( ρ β ). (ρ/β > ) (b) Például, ρ/β, esetén (k,007) a (b) képlet szernt T 0,09 s, azaz a reaktor smét szabályozhatatlanná válk. (A pontos érték T 0,099 s.) Azt találtuk tehát, a reaktor csak addg szabályozható, amíg ρ/β <, vagys k < +β (közelítőleg). Más szavakkal a szabályozhatóság szükséges feltételét úgy szoktuk kfejezn, hogy a reaktor a késő neutronok nélkül legyen szubkrtkus. Ha azonban a reaktor már a késő neutronok nélkül s szuperkrtkus (vagys ha ρ/β > ), a reaktor szabályozhatatlanná válk, megszalad. Az lyen reaktorállapotot prompt szuperkrtkus állapotnak nevezzük, amelynek a fellépte súlyos reaktorbalesetnek mnősül. Az elmondottakból következk, hogy a β későneutron-hányadnak a reaktorszabályozás szempontjából döntő jelentősége van. Erre való tekntettel ezt választjuk a reaktvtás egységének s. Ennek az egységnek a neve: dollár ($): egy reaktor reaktvtása $, ha 8 Az Olvasó számára hasznos gyakorlat a közelítő képlet levezetése, így ugyans ellenőrzhet, menyynyre skerült az eddgeket megértene. 9

10 ρ/β. Mnt láttuk, a gyakorlatban ezt a reaktorállapotot kerüln kell, ezért a gyakorlatban ennek az egységnek a 00-ad részét, a centet ( ) használjuk: egy reaktor reaktvtása, ha ρ/β 0,0. 3. Későneutron paraméterek meghatározása 3.. A méréshez szükséges eszközök, anyagok Reaktor és besugárzó csőposta; besugárzandó urán fóla csőposta-tokban; moderátorral töltött mérőedény; neutrondetektor-gyűrű 6 db detektorból ( 3 He); mérő elektronka (tápegység, dszkrmnátor); PC sokcsatornás analzátorkártyával (multscaler - dőanalzátor). 3.. A mérés menete A reaktor aktív zónájában besugárzott természetes urán fóla a csőposta segítségével (kb. 3 s-os szállítás dő után) a mérőhelyre kerül. A besugárzást követően a mérőedényben elhelyezett neutrondetektorok mérk a fóla dőben csökkenő későneutronntenztását. Az ntenztás dőbel változásának rögzítése az analzátorkártyával történk, amely a detektorok dszkrmnált jelet összegz a megadott léptetés dőtartam alatt ( s). A léptetés dőtartam alatt gyűjtött mpulzusok dőbel sorrendjüknek megfelelően egymás után csatornákban tárolódnak. Amnt azt az elmélet összefoglalóban láttuk, a későneutron-ntenztásnak ez a változása nem más, mnt különböző felezés dejű exponencáls bomlás görbék lneárs szuperpozícója. A későneutron-ntenztás mért értékeből a kértékeléskor lépésről-lépésre meghatározzuk és levonjuk a leghosszabb felezés dejű exponencáls komponenseket. A reaktor kw-os teljesítményénél az urán fólát tartalmazó tok a csőposta segítségével az aktív zónába kerül. A meghatározott besugárzás dő elteltével a mnta automatkusan kerül a mérő pozícóba. A mnta mozgását érzékelő, és a csőpostát vezérlő fotocella jele a méréshez startjelként használható. (Fgyelem: a mozgásérzékelő befelé menet s jelez!) A paraffn moderátorral töltött mérőedényben 6 db, párhuzamosan kapcsolt 3 He töltésű neutron-számlálócső van elhelyezve. A termkus neutronenergák tartományában érzékeny detektorok matt a detektálandó késő neutronokat le kell lassítan. Éppen erre szolgál a mérőedényben levő moderátor. A neutronok lelassulás deje elhanyagolhatóan kcs (kb. µs.), még a gyakorlatlag mérhető legrövdebb felezés dejű késő neutronok késleltetés dejéhez képest s. A neutrondetektorok esetében fordítsunk gondot a jelampltúdó dszkrmnácós sznt helyes megválasztására! Mnt smeretes, az említett detektortípusnál az ampltúdódszkrmnácóval jelentősen csökkenthető a γ- és zajháttér. A dszkrmnácós 0

11 sznt beállításhoz először keressük meg azt a maxmáls dszkrmnácós értéket, amelynél még jelentős a számlálás sebesség, és válasszuk ennek kb. /8-át. A mérést maxmum 300 s-g érdemes folytatn. A kapott eredmény a PC-ben elhelyezett analzátor memórájában hozzáférhető, elmenthető és knyomtatható Kértékelés A későneutron-ntenztás dőbel csökkenését leíró függvény közelítőleg 6 db exponencáls összegének teknthető. A kértékelés célja a felezés dők és a relatív ntenztások meghatározása az adott körülmények között mérhető későneutron-csoportokra. Az eljárás első lépéseként a leghosszabb felezés dejű komponens paraméteret határozzuk meg abban az dőtartományban, ahol a rövdebb felezés dejű komponensek már nem észlelhetők, de a mért ntenztások még kemelkednek a háttérből. Az ntenztások logartmkus transzformácója után egyenest llesztünk a kválasztott dőntervallum pontjara. Meredekségének abszolút értéke a leghosszabb felezés dejű csoport bomlás állandóját adja, míg a tengelymetszet a relatív ntenztás logartmusa. A meghatározott paraméterekkel megadott exponencáls komponenst levonjuk az eredet ntenztásokból, ahol így már csak a maradék csoportoktól származó ntenztás dőbel függvénye marad, majd megsmételjük az eljárást. A kértékelésre szánt dőntervallumok között célszerű pontokat khagyn, hogy a levonást követően a véletlen zaj matt megjelenő esetleges negatív értékek ne zavarjanak (például a logartmusképzés matt). Megjegyezzük, hogy az eljárás csak közelítő pontosságú, mvel az llesztés előtt logartmkus transzformálás az eltéréseket s transzformálja. A számításoknál referenca dőpontnak azt az dőpontot kell venn, amkor a mnta az aktív zónát elhagyja. (Ennek az dőpontnak felel meg a startjel.) Pontosabb eredmény kapható a teljes adatsoron végrehajtott súlyozott legksebbnégyzetes llesztéssel. 4. Urántartalom meghatározása A mérés során egy olyan mntában, amelyk smeretlen mennységben tartalmaz természetes zotóp-összetételű uránumot, meg kívánjuk határozn a tömeg százalékában mért uránkoncentrácót. Az smeretlen összetételű mnta teljes tömege 05,5 mg. 4.. A méréshez szükséges eszközök, anyagok A későneutron-paraméterek meghatározásánál használt berendezés (lásd 3.. rész); analtka mérleg; poletlén csőposta besugárzó tokok; reaktor és besugárzó csőposta; két darab, a Nemzetköz Atomenerga Ügynökségtől (NAÜ) származó uránstandard. 3. táblázat. Az uránstandardok adata

12 jel természetes zotóp összetételű U-koncentrácó a mntában bzonylat U-koncentrácó: koncentrácók szélső átlagérték±szórás értéke (tömeg%) (tömeg%) a mnta teljes tömege (mg) S-7 0,475 0,57 0,50±0,03 93,3 S-8 0,8 0,4 0,35±0, , 4.. A mérés menete A mérés a relatív későneutron-ntenztás mérésén alapul, amely az urántartalom gyors, pontos, roncsolásmentes meghatározását tesz lehetővé. A módszer gyorsasága és egyszerű kvtelezhetősége matt ércmnták sorozatelemzésére, érzékenysége folytán pedg az érckutatásban az urán dúsulásanak nyomozására szolgálhat. A mérés célja smeretlen koncentrácójú mnta urántartalmának meghatározása a NAÜ két uránstandardjával történő összehasonlítás alapján, továbbá a mérés hbának, valamnt a kmutatás határnak a számítása. Ismeretlen mntaként uránszurokérc tartalmú kőzetet használunk. A poletlén csőpostatokban az smeretlen mntából, a standardokéhoz hasonló mennységet, kb. 00 mg-ot helyezünk el. A besugárzást 0 kw reaktorteljesítményen végezzük. Az analzátor beállítása megegyezk a korábbval (vö. 3.. rész). A mérés alapgondolata: a standardokban és az smeretlen mntában a besugárzott urán bomlásgörbéjét ugyanaz a () szernt függvény írja le, legfeljebb az egyes görbék n f együtthatója térhet el. Ebből következk, hogy a lecsengő későneutron-ntenztás görbe bármelyk szakaszának összevetése alkalmas a mnták összehasonlítására. Elvleg egy adott dőpontbel ntenztás - akár egy csatorna - s elegendő lenne, de több csatorna összegzésével a kértékelés alapjául szolgáló mpulzusszám relatív szórását csökkenthetjük. Az összegzett csatornák kválasztásában az alább szempontokat vesszük fgyelembe. Mnd a standardok, mnd az smeretlen mnta tartalmaz oxgént, amelyben a besugárzás során az 7 O(n,p) 7 N magreakcó eredményeként 4, s felezés dejű neutronemtter mag, 7 N keletkezk. Mvel az oxgén mennysége mntánként változk (továbbá nem s smert), a besugárzás után, a mérés megkezdése előtt célszerű 0 s ún. hűtés dőt várn, malatt az 7 N-től származó neutronok gyakorlatlag eltűnnek, és így a mnta és a standardok oxgéntartalmának különbsége nem zavaró. Ebből következk, hogy a. táblázat szernt későneutron-csoportok a mérés kezdetére szntén eltűnnek, tehát az urántartalom meghatározását a,7 s felezés dejű, elegendően nagy hozamú későneutron-csoportra érdemes alapozn. A hűtés dő növelése egyébként más szempontból s hasznos lehet, mvel rövd hűtés dők esetében az dőmérés bzonytalansága ( s-os felbontás) s nagyobb. A mérés dőt úgy kell megválasztan, hogy a mérés dő végén a csökkenő későneutron-ntenztás még mndg jelentősen kemelkedjék a háttérből. (A javasolt mérés dőntervallum 0 80 s.) A szórás és a kmutatás határ számításához a háttér mérése s szükséges: üres tok besugárzásával a kértékelésre szánt ntervallumra vegyük fel a háttér-ntenztás értéket.

13 4.3. A mérés kértékelése Egy standard mérése A kértékelés célja az smeretlen mnta uránkoncentrácójának meghatározása. Jelölje a mntára, lletve a standardra vonatkozó mpulzusszámok összegét rendre N x és N std : N x 80 n, 0 x, N n std 80, std 0, (5) ahol n,x és n,std az -edk csatorna tartalma az smeretlen mntára, lletve a standardra vonatkozóan. Hasonló módon kapjuk az ezekből levonandó hátteret: H x 80 h, 0 x, (6) ahol h,x az -edk csatorna tartalma az smeretlen mntához tartozó háttér mérésekor. Ha a standardot és az smeretlen mntát dőben egymáshoz közel mérjük, fel lehet tételezn, hogy ez a háttér érvényes a standardra s. Az általánosság kedvéért azonban megengedjük, hogy az utóbbhoz külön háttér, H std tartozzon. Az smeretlen koncentrácót azzal a feltételezéssel határozzuk meg, hogy a mnta fajlagos (egységny tömegre vonatkozó) beütésszáma a C uránkoncentrácóval arányos: N H m ac, (7) ahol m a mnta tömege, és a valamlyen (smeretlen) arányosság tényező. Természetesen a (7) összefüggés nem a mért adatokra, hanem csak azok várható értékére érvényes. Vszont a (7) összefüggés lehetővé tesz, hogy az egyk standardra kapott mérés adatok alapján becslést adjunk az smeretlen a paraméterre: ~ N H a std m C std std std, (8) ahol az std ndex a standardra vonatkozóan mért adatokra utal. C std a kválasztott standard bzonylat koncentrácója (tömeg%, vö. 3. táblázat). Ennek alapján az smeretlen mnta uránkoncentrácóját a C x Nx H m ~ a x x (9) képlettel becsüljük. Ha csak egy standardot mérünk, ez a képlet jelent a kértékelés végét. Melőtt a két standard esetét tárgyalnánk, adjuk meg a (9)-hez tartozó hbaszámítás képleteket. 3

14 Tekntve, hogy tömeget (az egyéb hbaforrásokhoz képest) nagy pontossággal tudunk mérn, m x és m std mérés hbáját elhanyagoljuk. A háttérrel csökkentett beütésszámok szórásnégyzetét a Posson-eloszlás alapján becsüljük: σ std N std H std + és σ x N x + H x. (0) Az a paraméter (8) szernt becsült értékének a szórásnégyzete: σ N σ std + H std Cstd ~ a +, (a) N H C std a ( ) továbbá a (9) szernt számolt uránkoncentrácóé: σ C C x x std std Nx + Hx σ a + ~. (b) N H a ( ) x x A () képletek levezetése a matematka statsztka elemeből következk, ezért nem s részletezzük. Két standard mérése Amkor mndkét standardot mérjük, több kértékelés módszer kínálkozk. A legegyszerűbb az a paraméternek mndkét standard alapján való független becslése: ~ N H a, (, ) () mc ahol az ndex az egyes standard mntákra mért adatokat jelöl. Az így kapott értékek szórásnégyzetét (a) mntájára becsülhetjük: σ N + H σ C ~ a +. (, ) (3) N H C a ( ) Az a paraméter végső értékét ezek súlyozott átlagolásával becsülhetjük: ~ a ~ a σ a, (4a) σ a amelynek a szórásnégyzete: 4

15 σ a σ a. (4b) Kevésbé heursztkus becslést kapunk, ha a (7) képletre alapozva az a paramétert lneárs regresszóval becsüljük. Ez azt jelent, hogy az a paraméter függvényében kereszsük a Q w N H m ac (5a) négyzetösszeg mnmumát, amelyben a súlyok a mért mennységek szórásnégyzetevel fejezhetők k: w N + H m C + a σ. (5b) Ennek a mnmumproblémának a megoldása könnyen levezethető: wc N H ~ m a wc, (6a) amelynek a szórásnégyzete: σ a wc. (6b) Tekntve, hogy a w súlyok a (5b) képlet szernt függnek az a paramétertől, a (6a) képlet alkalmazása a-ra nézve terácót gényel. 9 A (4a) szernt módszer lyen terácót nem tesz szükségessé. Akár a () (4) formulákat, akár a (5) (6) formulákat használjuk, az smeretlen uránkoncentrácó meghatározására a (9) és (b) képleteket kell alkalmaznunk. A két kértékelés mód egymással egyenértékű. Ajánlatos, hogy az Olvasó ezt bzonyítsa be. Útmutatás: a (3) képletben (de csak ott!) írjunk ~ a helyébe ~ a -t; ezután egyszerű algebra átalakításokkal beláthatjuk, hogy (4a) és (4b) pontosan ugyanazt adja, mnt (6a), lletve (6b). Kérdés: mért elég ennek bzonyítása a két becslés egyenértékűségének a belátásához? 9 Ennek az terácónak a tulajdonsága erősen függnek az egyes szórások értéketől. Ajánlatos, hogy az Olvasó a konkrét mérés esetében közelebbről smerkedjen meg vele. Általános tendenca, hogy a (5b) szernt súlyozás csökkenten gyekszk a becsült értékét. 5

16 Kmutatás határ A kmutatás határ defnícójánál az urán mennység meghatározás alapjául szolgáló nettó mpulzusszám háttérből való szgnfkáns kemelkedését kell bztosítan statsztka krtérumok alapján, másként megfogalmazva azt kell eldöntenünk, hogy van-e ektus vagy nncs, és ennek a döntésnek a mennység megalapozását kell megadnunk. A döntés során alapvetően kétféle hbát követhetünk el. Az első az úgynevezett elsőfajú hba melynél azt feltételezzük, hogy a mért összegzett ntenztás egy része a mnta urán tartalmától származk, pedg csak a háttér poztív fluktuácójáról van szó. Másodfajú hbát akkor követünk el, ha mért mpulzusszám egy része urántól származk, de úgy gondoljuk hogy ez csak a háttér véletlen fluktuácója. Az elsőfajú hba ellen bzonyos megbízhatóság sznten - centrált normáls zaj feltételezéssel -, úgy védhetjük magunkat, hogy a hasznos jel komponenstől elvárjuk, hogy a háttér szórását a konfdenca sznttől függő mértékben haladja meg. L k σ k N c h h Ahol k az elsőfajú hbára vonatkozó szgnfkanca sznttől függő egyoldal kvantls. A másodfajú hba valószínűsége általában valamlyen konkrét ellenhpotézs formájában fogalmazható meg. Itt ésszerű kndulás az, hogy feltételezünk egy L c nagyságú nettó ektust, melynek meg kell haladna az előbb defnált L c szntet olyan mértékben, hogy az alá L c bzonyos szntű negatív fluktuácó révén se kerülhessen. Azaz L c legyen L c plusz L c szórásának megfelelő kvantlssel vett szorzata: c c Lc h L L + k σ + σ Ahol k a másodfajú hbára vonatkozó szgnfkanca sznthez tartozó kvantls. Ha k k feltételből ndulunk k (ettől való eltérés a kétféle hbából eredő kockázat alapján lehetséges), akkor a háttérből még szgnfkánsan kemelkedő mpulzusszám: c c h L k + L k + k N E mennységet kell a standardnál mérhető mpulzusszámhoz hasonlítan, hogy a urán mennységre vonatkozó kmutatás határ értéket megkapjuk. 5. Ellenőrző kérdések. Mk a késő neutronok?. Ismertesse a késő neutronok keletkezés mechanzmusát! 3. Mk az anyamagok? 4. Mk a prompt neutronok? 5. Ismertesse a prompt neutronok keletkezés mechanzmusát! 6. M a különbség a prompt és a későneutronok energa eloszlása között? 7. M a peródus dő? 8. M a szerepe a késő neutronoknak a reaktor szabályzásban? 6

17 9. Ismertesse a késő neutronok mérésénél alkalmazott módszert 0. Mlyen csoportokba sorolhatjuk a késő neutronokat és mnek alapján?. Ismertesse az uránkoncentrácó meghatározás elvét! 6. Irodalom. G. R. Keepn: Physcs of Nuclear Reactors, Addson-Wesley Publshng Co., Massachusetts (965). G. R. Keepn: Interpretaton of Delayed Neutron Phenomena, J. Nucl. Energy, 7, 3 (958) 3. G. R. Keepn, T. F. Wmmet, R. K. Zegler: Delayed Neutron from Fssonable Isotopes of Uranum, Plutonum and Thorum, Phys. Rev., 07, 044 (957) 4. Kss D., Quttner P., Neutronfzka, Akadéma Kadó, Budapest Szatmáry Z., Bevezetés a reaktorfzkába, Egyetem jegyzet (ELTE), 99. 7

Későneutron-paraméterek vizsgálata, uránkoncentráció meghatározása

Későneutron-paraméterek vizsgálata, uránkoncentráció meghatározása BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM Nukleárs Technka Intézet Későneutron-paraméterek vzsgálata, uránkoncentrácó meghatározása Balázs László Hallgató gyakorlat mérés útmutatója Budapest, 007.

Részletesebben

Hipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer?

Hipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer? 01.09.18. Hpotézs vzsgálatok Egy példa Kérdések (példa) Hogyan adhatunk választ? Kérdés: Hatásos a lázcsllapító gyógyszer? Hatásos-e a gyógyszer?? rodalomból kísérletekből Hpotézsek A megfgyelt változó

Részletesebben

s n s x A m és az átlag Standard hiba A m becslése Információ tartalom Átlag Konfidencia intervallum Pont becslés Intervallum becslés

s n s x A m és az átlag Standard hiba A m becslése Információ tartalom Átlag Konfidencia intervallum Pont becslés Intervallum becslés A m és az átlag Standard hba Mnta átlag 1 170 Az átlagok szntén ngadoznak a m körül. s x s n Az átlagok átlagos eltérése a m- től! 168 A m konfdenca ntervalluma. 3 166 4 173 x s x ~ 68% ~68% annak a valószínűsége,

Részletesebben

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések! ORVOSI STATISZTIKA Az orvos statsztka helye Élettan Anatóma Kéma Lehet kérdés?? Statsztka! Az orvos döntéseket hoz! Mkor jó egy döntés? Mennyre helyes egy döntés? Mekkora a tévedés lehetősége? Példa: test

Részletesebben

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás. Statsztka próbák Paraméteres. A populácó paraméteret becsüljük, ezekkel számolunk.. Az alapsokaság eloszlására van kkötés. Nem paraméteres Nncs lyen becslés Nncs kkötés Ugyanazon problémára sokszor megvan

Részletesebben

Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet:

Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet: Fő cél: jóslás Történhet: Regresszó 1 változó több változó segítségével Lépések: Létezk-e valamlyen kapcsolat a 2 változó között? Kapcsolat természetének leírása (mat. egy.) A regresszós egyenlet alapján

Részletesebben

Békefi Zoltán. Közlekedési létesítmények élettartamra vonatkozó hatékonyság vizsgálati módszereinek fejlesztése. PhD Disszertáció

Békefi Zoltán. Közlekedési létesítmények élettartamra vonatkozó hatékonyság vizsgálati módszereinek fejlesztése. PhD Disszertáció Közlekedés létesítmények élettartamra vonatkozó hatékonyság vzsgálat módszerenek fejlesztése PhD Dsszertácó Budapest, 2006 Alulírott kjelentem, hogy ezt a doktor értekezést magam készítettem, és abban

Részletesebben

4 2 lapultsági együttható =

4 2 lapultsági együttható = Leíró statsztka Egy kísérlet végeztével általában tetemes mennységű adat szokott összegyűln. Állandó probléma, hogy mt s kezdjünk - lletve mt tudunk kezden az adatokkal. A statsztka ebben segít mnket.

Részletesebben

A sokaság/minta eloszlásának jellemzése

A sokaság/minta eloszlásának jellemzése 3. előadás A sokaság/mnta eloszlásának jellemzése tpkus értékek meghatározása; az adatok különbözőségének vzsgálata, a sokaság/mnta eloszlásgörbéjének elemzése. Eloszlásjellemzők Középértékek helyzet (Me,

Részletesebben

20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek!

20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek! SPEC 2009-2010. II. félév Statsztka II HÁZI dolgozat Név:... Neptun kód: 20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek! 1. példa Egy üzemben tejport csomagolnak zacskókba,

Részletesebben

Az entrópia statisztikus értelmezése

Az entrópia statisztikus értelmezése Az entrópa statsztkus értelmezése A tapasztalat azt mutatja hogy annak ellenére hogy egy gáz molekulá egyed mozgást végeznek vselkedésükben mégs szabályszerűségek vannak. Statsztka jellegű vselkedés szabályok

Részletesebben

Maghasadás (fisszió)

Maghasadás (fisszió) http://www.etsy.com Maghasadás (fisszió) 1939. Hahn, Strassmann, Meitner neutronbesugárzásos kísérletei U magon új reakciótípus (maghasadás) Azóta U, Th, Pu (7 izotópja) hasadási sajátságait vizsgálták

Részletesebben

Minősítéses mérőrendszerek képességvizsgálata

Minősítéses mérőrendszerek képességvizsgálata Mnősítéses mérőrendszerek képességvzsgálata Vágó Emese, Dr. Kemény Sándor Budapest Műszak és Gazdaságtudomány Egyetem Kéma és Környezet Folyamatmérnök Tanszék Az előadás vázlata 1. Mnősítéses mérőrendszerek

Részletesebben

METROLÓGIA ÉS HIBASZÁMíTÁS

METROLÓGIA ÉS HIBASZÁMíTÁS METROLÓGIA ÉS HIBASZÁMíTÁS Metrológa alapfogalmak A metrológa a mérések tudománya, a mérésekkel kapcsolatos smereteket fogja össze. Méréssel egy objektum valamlyen tulajdonságáról számszerű értéket kapunk.

Részletesebben

Az elektromos kölcsönhatás

Az elektromos kölcsönhatás TÓTH.: lektrosztatka/ (kbővített óravázlat) z elektromos kölcsönhatás Rég tapasztalat, hogy megdörzsölt testek különös erőket tudnak kfejten. Így pl. megdörzsölt műanyagok (fésű), megdörzsölt üveg- vagy

Részletesebben

Philosophiae Doctores. A sorozatban megjelent kötetek listája a kötet végén található

Philosophiae Doctores. A sorozatban megjelent kötetek listája a kötet végén található Phlosophae Doctores A sorozatban megjelent kötetek lstája a kötet végén található Benedek Gábor Evolúcós gazdaságok szmulácója AKADÉMIAI KIADÓ, BUDAPEST 3 Kadja az Akadéma Kadó, az 795-ben alapított Magyar

Részletesebben

Szárítás során kialakuló hővezetés számítása Excel VBA makróval

Szárítás során kialakuló hővezetés számítása Excel VBA makróval Szárítás során kalakuló hővezetés számítása Excel VBA makróval Rajkó Róbert 1 Eszes Ferenc 2 Szabó Gábor 1 1 Szeged Tudományegyetem, Szeged Élelmszerpar Főskola Kar Élelmszerpar Műveletek és Környezettechnka

Részletesebben

Detektorfejlesztés a késő neutron kibocsájtás jelenségének szisztematikus vizsgálatához. Kiss Gábor MTA Atomki és RIKEN Nishina Center

Detektorfejlesztés a késő neutron kibocsájtás jelenségének szisztematikus vizsgálatához. Kiss Gábor MTA Atomki és RIKEN Nishina Center Detektorfejlesztés a késő neutron kibocsájtás jelenségének szisztematikus vizsgálatához Kiss Gábor MTA Atomki és RIKEN Nishina Center A késő neutron kibocsájtás felfedezése R. B. Roberts, R. C. Meyer és

Részletesebben

Variancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat?

Variancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat? Varanca-analízs (NOV Mért nem csnálunk kétmntás t-próbákat? B Van különbség a csoportok között? Nncs, az eltérés csak véletlen! Ez a nullhpotézs. és B nncs különbség Legyen, B és C 3 csoport! B és C nncs

Részletesebben

Tanult nem paraméteres próbák, és hogy milyen probléma megoldására szolgálnak.

Tanult nem paraméteres próbák, és hogy milyen probléma megoldására szolgálnak. 8. GYAKORLAT STATISZTIKAI PRÓBÁK ISMÉTLÉS: Tanult nem paraméteres próbák, és hogy mlyen probléma megoldására szolgálnak. Név Illeszkedésvzsgálat Χ próbával Illeszkedésvzsgálat grafkus úton Gauss papírral

Részletesebben

Várható érték:... p Módusz:...

Várható érték:... p Módusz:... NEVEZETES ELOSZLÁSOK. Bernoull-eloszlás: B(, p p ha x = Súlyfüggvény:... P( X = x; p =...ahol: q=-p q ha x = 0 ha p q Várható érték:... p Módusz:... 0 ha p q Varanca:... pq Relatív szórás:... q p. ÁBRA.

Részletesebben

NKFP6-BKOMSZ05. Célzott mérőhálózat létrehozása a globális klímaváltozás magyarországi hatásainak nagypontosságú nyomon követésére. II.

NKFP6-BKOMSZ05. Célzott mérőhálózat létrehozása a globális klímaváltozás magyarországi hatásainak nagypontosságú nyomon követésére. II. NKFP6-BKOMSZ05 Célzott mérőhálózat létrehozása a globáls klímaváltozás magyarország hatásanak nagypontosságú nyomon követésére II. Munkaszakasz 2007.01.01. - 2008.01.02. Konzorcumvezető: Országos Meteorológa

Részletesebben

Reaktivitás on-line digitális mérhetősége virtuális méréstechnikával

Reaktivitás on-line digitális mérhetősége virtuális méréstechnikával Szeged Tudományegyetem Természettudomány Kar Reaktvtás on-lne dgtáls mérhetősége vrtuáls méréstechnkával TDK dolgozat Készítette: Bara Péter fzkus szakos hallgató IV-V. évfolyam Témavezető: Dr. Korpás

Részletesebben

Elektrokémia 03. Cellareakció potenciálja, elektródreakció potenciálja, Nernst-egyenlet. Láng Győző

Elektrokémia 03. Cellareakció potenciálja, elektródreakció potenciálja, Nernst-egyenlet. Láng Győző lektrokéma 03. Cellareakcó potencálja, elektródreakcó potencálja, Nernst-egyenlet Láng Győző Kéma Intézet, Fzka Kéma Tanszék ötvös Loránd Tudományegyetem Budapest Cellareakcó Közvetlenül nem mérhető (

Részletesebben

,...,q 3N és 3N impulzuskoordinátával: p 1,

,...,q 3N és 3N impulzuskoordinátával: p 1, Louvlle tétele Egy tetszőleges klasszkus mechanka rendszer állapotát mnden t dőpllanatban megadja a kanónkus koordnáták összessége. Legyen a rendszerünk N anyag pontot tartalmazó. Ilyen esetben a rendszer

Részletesebben

d(f(x), f(y)) q d(x, y), ahol 0 q < 1.

d(f(x), f(y)) q d(x, y), ahol 0 q < 1. Fxponttétel Már a hétköznap életben s gyakran tapasztaltuk, hogy két pont között a távolságot nem feltétlenül a " kettő között egyenes szakasz hossza" adja Pl két település között a távolságot közlekedés

Részletesebben

Folyadékszcintillációs spektroszkópia jegyz könyv

Folyadékszcintillációs spektroszkópia jegyz könyv Folyadékszcintillációs spektroszkópia jegyz könyv Zsigmond Anna Julia Fizika MSc I. Mérés vezet je: Horváth Ákos Mérés dátuma: 2010. október 21. Leadás dátuma: 2010. november 8. 1 1. Bevezetés A mérés

Részletesebben

Adatsorok jellegadó értékei

Adatsorok jellegadó értékei Adatsorok jellegadó értéke Varga Ágnes egyetem tanársegéd varga.ag14@gmal.com Terület és térnformatka kvanttatív elemzés módszerek BCE Geo Intézet Terület elemzés forgatókönyve vacsora hasonlat Terület

Részletesebben

IDA ELŐADÁS I. Bolgár Bence október 17.

IDA ELŐADÁS I. Bolgár Bence október 17. IDA ELŐADÁS I. Bolgár Bence 2014. október 17. I. Generatív és dszkrmnatív modellek Korábban megsmerkedtünk a felügyelt tanulással (supervsed learnng). Legyen adott a D = {, y } P =1 tanító halmaz, ahol

Részletesebben

Táblázatok 4/5. C: t-próbát alkalmazunk és mivel a t-statisztika értéke 3, ezért mind a 10%-os, mind. elutasítjuk a nullhipotézist.

Táblázatok 4/5. C: t-próbát alkalmazunk és mivel a t-statisztika értéke 3, ezért mind a 10%-os, mind. elutasítjuk a nullhipotézist. 1. Az X valószínőség változó 1 várható értékő és 9 szórásnégyzető. Y tıle független várható értékkel és 1 szórásnégyzettel. a) Menny X + Y várható értéke? 13 1 b) Menny X -Y szórásnégyzete? 13 1 összesen

Részletesebben

VARIANCIAANALÍZIS (szóráselemzés, ANOVA)

VARIANCIAANALÍZIS (szóráselemzés, ANOVA) VARIANCIAANAÍZIS (szóráselemzés, ANOVA) Varancaanalízs. Varancaanalízs (szóráselemzés, ANOVA) Adott: egy vagy több tetszőleges skálájú független változó és egy legalább ntervallum skálájú függő változó.

Részletesebben

Magspektroszkópiai gyakorlatok

Magspektroszkópiai gyakorlatok Magspektroszkópiai gyakorlatok jegyzıkönyv Zsigmond Anna Fizika BSc III. Mérés vezetıje: Deák Ferenc Mérés dátuma: 010. április 8. Leadás dátuma: 010. április 13. I. γ-spekroszkópiai mérések A γ-spekroszkópiai

Részletesebben

A mágneses tér energiája, állandó mágnesek, erőhatások, veszteségek

A mágneses tér energiája, állandó mágnesek, erőhatások, veszteségek A mágneses tér energája, állandó mágnesek, erőhatások, veszteségek A mágneses tér energája Egy koncentrált paraméterű, ellenállással és nduktvtással jellemzett tekercs Uáll feszültségre kapcsolásakor az

Részletesebben

BUDAPESTI MŰ SZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR VASÚTI JÁRMŰVEK ÉS JÁRMŰRENDSZERANALÍZIS TANSZÉK

BUDAPESTI MŰ SZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR VASÚTI JÁRMŰVEK ÉS JÁRMŰRENDSZERANALÍZIS TANSZÉK BUDAPESTI MŰ SZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR VASÚTI JÁRMŰVEK ÉS JÁRMŰRENDSZERANALÍZIS TANSZÉK MÉRNÖKI MATAMATIKA Segédlet a Bessel-függvények témaköréhez a Közlekedésmérnök

Részletesebben

Általános esetben az atomok (vagy molekulák) nem függetlenek, közöttük erős

Általános esetben az atomok (vagy molekulák) nem függetlenek, közöttük erős I. BEVEZETÉS A STATISZTIKUS MÓDSZEREKBE Ebben a fejezetben konkrét példán vzsgáljuk meg, hogy mlyen jellegzetes tulajdonsága vannak a makroszkopkus testeknek statsztkus fzka szempontból. A megoldás során

Részletesebben

Darupályák ellenőrző mérése

Darupályák ellenőrző mérése Darupályák ellenőrző mérése A darupályák építésére, szerelésére érvényes 15030-58 MSz szabvány tartalmazza azokat az előírásokat, melyeket a tervezés, építés, műszak átadás során be kell tartan. A geodéza

Részletesebben

Hely és elmozdulás - meghatározás távolságméréssel

Hely és elmozdulás - meghatározás távolságméréssel Hely és elmozdulás - meghatározás távolságméréssel Bevezetés A repülő szerkezetek repülőgépek, rakéták, stb. helyének ( koordnátának ) meghatározása nem új feladat. Ezt a szakrodalom részletesen taglalja

Részletesebben

2.2.36. AZ IONKONCENTRÁCIÓ POTENCIOMETRIÁS MEGHATÁROZÁSA IONSZELEKTÍV ELEKTRÓDOK ALKALMAZÁSÁVAL

2.2.36. AZ IONKONCENTRÁCIÓ POTENCIOMETRIÁS MEGHATÁROZÁSA IONSZELEKTÍV ELEKTRÓDOK ALKALMAZÁSÁVAL 01/2008:20236 javított 8.3 2.2.36. AZ IONKONCENRÁCIÓ POENCIOMERIÁ MEGHAÁROZÁA IONZELEKÍ ELEKRÓDOK ALKALMAZÁÁAL Az onszeletív eletród potencálja (E) és a megfelelő on atvtásána (a ) logartmusa özött deáls

Részletesebben

Méréselmélet: 5. előadás,

Méréselmélet: 5. előadás, 5. Modellllesztés (folyt.) Méréselmélet: 5. előadás, 03.03.3. Út az adaptív elárásokhoz: (85) és (88) alapán: W P, ( ( P). Ez utóbb mndkét oldalát megszorozva az mátrxszal: W W ( ( n ). (9) Feltételezve,

Részletesebben

A bankközi jutalék (MIF) elő- és utóélete a bankkártyapiacon. A bankközi jutalék létező és nem létező versenyhatásai a Visa és a Mastercard ügyek

A bankközi jutalék (MIF) elő- és utóélete a bankkártyapiacon. A bankközi jutalék létező és nem létező versenyhatásai a Visa és a Mastercard ügyek BARA ZOLTÁN A bankköz utalék (MIF) elő- és utóélete a bankkártyapacon. A bankköz utalék létező és nem létező versenyhatása a Vsa és a Mastercard ügyek Absztrakt Az előadás 1 rövden átteknt a két bankkártyatársasággal

Részletesebben

Annak a function-nak a neve, amiben letároltuk az egyenletünket.

Annak a function-nak a neve, amiben letároltuk az egyenletünket. Function-ok a MATLAB-ban Előző óra 4. Feladata. Amikor mi egy function-t írunk, akkor azt eltárolhatjuk egy.m fileban. Ebben az esetben ha egy másik programunkból szeretnénk meghívni ezt a függvényt (pl

Részletesebben

Magfizika tesztek. 1. Melyik részecske nem tartozik a nukleonok közé? a) elektron b) proton c) neutron d) egyik sem

Magfizika tesztek. 1. Melyik részecske nem tartozik a nukleonok közé? a) elektron b) proton c) neutron d) egyik sem 1. Melyik részecske nem tartozik a nukleonok közé? a) elektron b) proton c) neutron d) egyik sem 2. Mit nevezünk az atom tömegszámának? a) a protonok számát b) a neutronok számát c) a protonok és neutronok

Részletesebben

Egy negyedrendű rekurzív sorozatcsaládról

Egy negyedrendű rekurzív sorozatcsaládról Egy negyedrendű rekurzív sorozatcsaládról Pethő Attla Emlékül Kss Péternek, a rekurzív sorozatok fáradhatatlan kutatójának. 1. Bevezetés Legyenek a, b Z és {1, 1} olyanok, hogy a 2 4b 2) 0, b 2 és ha 1,

Részletesebben

Balogh Edina Árapasztó tározók működésének kockázatalapú elemzése PhD értekezés Témavezető: Dr. Koncsos László egyetemi tanár

Balogh Edina Árapasztó tározók működésének kockázatalapú elemzése PhD értekezés Témavezető: Dr. Koncsos László egyetemi tanár Balogh Edna Árapasztó tározók működésének kockázatalapú elemzése PhD értekezés Témavezető: Dr. Koncsos László egyetem tanár Budapest Műszak és Gazdaságtudomány Egyetem Építőmérnök Kar 202 . Bevezetés,

Részletesebben

A mérési eredmény megadása

A mérési eredmény megadása A mérési eredmény megadása A mérés során kapott értékek eltérnek a mérendő fizikai mennyiség valódi értékétől. Alapvetően kétféle mérési hibát különböztetünk meg: a determinisztikus és a véletlenszerű

Részletesebben

Lineáris regresszió. Statisztika I., 4. alkalom

Lineáris regresszió. Statisztika I., 4. alkalom Lneárs regresszó Statsztka I., 4. alkalom Lneárs regresszó Ha két folytonos változó lneárs kapcsolatban van egymással, akkor az egyk segítségével elıre jelezhetjük a másk értékét. Szükségünk van a függı

Részletesebben

Extrém-érték elemzés. Extrém-érték eloszlások. Megjegyzések. A normálhatóság feltétele. Extrém-érték modellezés

Extrém-érték elemzés. Extrém-érték eloszlások. Megjegyzések. A normálhatóság feltétele. Extrém-érték modellezés Extrém-érték modellezés Zemplén András Val.modellek 2018. febrár 21. Extrém-érték elemzés Klasszks módszerek: év maxmmon alaplnak Küszöb felett értékek elemzése: adott szntet meghaladó mnden árvízből használ

Részletesebben

4. előadás Reaktorfizika szakmérnököknek

4. előadás Reaktorfizika szakmérnököknek 4. előadás TRTLOMJEGYZÉ Radoaktív kormeghatározás tommagmodellek Deformált folyadékcsepp modell o Gömbszmmetrkus és deformált atommagok o Deformált atommagok, kvadrupólus momentum o Rotácós és vbrácós

Részletesebben

A DÖNTÉSELMÉLET ALAPJAI

A DÖNTÉSELMÉLET ALAPJAI J 2 A DÖNTÉSELMÉLET ALAJAI óformán életünk mnden percében döntéseket kell hoznunk, és tesszük ezt mnden elmélet megalapozottság nélkül. Sajnos a mndennap életben felmerülő egyed döntésekre még nem skerült

Részletesebben

63/2004. (VII. 26.) ESzCsM rendelet

63/2004. (VII. 26.) ESzCsM rendelet 63/2004. (VII. 26.) ESzCsM rendelet a 0 Hz-300 GHz között frekvencatartományú elektromos, mágneses és elektromágneses terek lakosságra vonatkozó egészségügy határértékeről Az egészségügyről szóló 1997.

Részletesebben

Dr. Ratkó István. Matematikai módszerek orvosi alkalmazásai. 2010.11.08. Magyar Tudomány Napja. Gábor Dénes Főiskola

Dr. Ratkó István. Matematikai módszerek orvosi alkalmazásai. 2010.11.08. Magyar Tudomány Napja. Gábor Dénes Főiskola Dr. Ratkó István Matematka módszerek orvos alkalmazása 200..08. Magyar Tudomány Napja Gábor Dénes Főskola A valószínűségszámítás és matematka statsztka főskola oktatásakor a hallgatók néha megkérdezk egy-egy

Részletesebben

Matematikai geodéziai számítások 10.

Matematikai geodéziai számítások 10. Matematikai geodéziai számítások 10. Hibaellipszis, talpponti görbe és közepes ponthiba Dr. Bácsatyai, László Matematikai geodéziai számítások 10.: Hibaellipszis, talpponti görbe és Dr. Bácsatyai, László

Részletesebben

2 Wigner Fizikai Kutatóintézet augusztus / 17

2 Wigner Fizikai Kutatóintézet augusztus / 17 Táguló sqgp tűzgömb többkomponensű kéma kfagyása Kasza Gábor 1 és Csörgő Tamás 2,3 1 Eötvös Loránd Tudományegyetem 2 Wgner Fzka Kutatóntézet 3 Károly Róbert Főskola 2015. augusztus 17. Gyöngyös - KRF 1

Részletesebben

VÁLASZOK A FIZKÉM I ALAPKÉRDÉSEKRE, KERESZTÉVFOLYAM 2006

VÁLASZOK A FIZKÉM I ALAPKÉRDÉSEKRE, KERESZTÉVFOLYAM 2006 ÁLASZOK A FIZKÉM I ALAPKÉRDÉSEKRE, KERESZÉFOLYAM 6. Az elszgetelt rendszer határfelületén át nem áramlk sem energa, sem anyag. A zárt rendszer határfelületén energa léhet át, anyag nem. A nytott rendszer

Részletesebben

The original laser distance meter. The original laser distance meter

The original laser distance meter. The original laser distance meter Leca Leca DISTO DISTO TM TM D510 X310 The orgnal laser dstance meter The orgnal laser dstance meter Tartalomjegyzék A műszer beállítása - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2 Bevezetés - -

Részletesebben

7. Mágneses szuszceptibilitás mérése

7. Mágneses szuszceptibilitás mérése 7. Mágneses szuszceptbltás mérése PÁPICS PÉTER ISTVÁN csllagász, 3. évfolyam 5.9.. Beadva: 5.9.9. 1. A -ES MÉRHELYEN MÉRTEM. Elször a Hall-szondát kellett htelesítenem. Ehhez RI H -t konstans (bár a mérés

Részletesebben

Bevezetés a kémiai termodinamikába

Bevezetés a kémiai termodinamikába A Sprnger kadónál megjelenő könyv nem végleges magyar változata (Csak oktatás célú magánhasználatra!) Bevezetés a kéma termodnamkába írta: Kesze Ernő Eötvös Loránd udományegyetem Budapest, 007 Ez az oldal

Részletesebben

III. Áramkör számítási módszerek, egyenáramú körök

III. Áramkör számítási módszerek, egyenáramú körök . Árakör száítás ódszerek, egyenáraú körök A vllaos ára a vllaos töltések rendezett áralása (ozgása) a fellépő erők hatására. Az áralás ránya a poztív töltéshordozók áralásának ránya, aelyek a nagyobb

Részletesebben

Abszolút és relatív aktivitás mérése

Abszolút és relatív aktivitás mérése Korszerű vizsgálati módszerek labor 8. mérés Abszolút és relatív aktivitás mérése Mérést végezte: Ugi Dávid B4VBAA Szak: Fizika Mérésvezető: Lökös Sándor Mérőtársak: Musza Alexandra Török Mátyás Mérés

Részletesebben

Elektromos zajok. Átlagérték Időben változó jel átlagértéke alatt a jel idő szerinti integráljának és a közben eltelt időnek a hányadosát értik:

Elektromos zajok. Átlagérték Időben változó jel átlagértéke alatt a jel idő szerinti integráljának és a közben eltelt időnek a hányadosát értik: Elektromos zajok Átlagérték, négyzetes átlag, effektív érték Átlagérték dőben változó jel átlagértéke alatt a jel dő szernt ntegráljának és a közben eltelt dőnek a hányadosát értk: τ τ dt Négyzetes átlag

Részletesebben

Elosztott rendszerek játékelméleti elemzése: tervezés és öszönzés. Toka László

Elosztott rendszerek játékelméleti elemzése: tervezés és öszönzés. Toka László adat Távközlés és Médanformatka Tanszék Budapest Műszak és Gazdaságtudomány Egyetem Eurecom Telecom Pars Elosztott rendszerek játékelmélet elemzése: tervezés és öszönzés Toka László Tézsfüzet Témavezetők:

Részletesebben

8. AZ ATOMMAG FIZIKÁJA

8. AZ ATOMMAG FIZIKÁJA 8. AZ ATOMMAG FIZIKÁJA Az atommag szerkezete (40-44 oldal) A tömegspektrométer elve Az atommag komponensei Izotópok Tömeghiány, kötési energia, stabilitás Magerők Magmodellek Az atommag stabilitásának

Részletesebben

SZÁMOLÁSI FELADATOK. 2. Mekkora egy klíma teljesítménytényező maximális értéke, ha a szobában 20 C-ot akarunk elérni és kint 35 C van?

SZÁMOLÁSI FELADATOK. 2. Mekkora egy klíma teljesítménytényező maximális értéke, ha a szobában 20 C-ot akarunk elérni és kint 35 C van? SZÁMOLÁSI FELADATOK 1. Egy fehérje kcsapásához tartozó standard reakcóentalpa 512 kj/mol és standard reakcóentrópa 1,60 kj/k/mol. Határozza meg, hogy mlyen hőmérséklettartományban játszódk le önként a

Részletesebben

1. Holtids folyamatok szabályozása

1. Holtids folyamatok szabályozása . oltds folyamatok szabályozása Az rányított folyamatok jelentés részét képezk a lassú folyamatok. Ilyenek például az par környezetben található nagy méret kemencék, desztllácós oszlopok, amelyekben valamlyen

Részletesebben

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása HIPOTÉZIS VIZSGÁLAT A hipotézis feltételezés egy vagy több populációról. (pl. egy gyógyszer az esetek 90%-ában hatásos; egy kezelés jelentősen megnöveli a rákos betegek túlélését). A hipotézis vizsgálat

Részletesebben

Extrém-érték elemzés. Extrém-érték eloszlások. A normálhatóság feltétele. Megjegyzések. Extrém-érték modellezés

Extrém-érték elemzés. Extrém-érték eloszlások. A normálhatóság feltétele. Megjegyzések. Extrém-érték modellezés Extrém-érték modellezés Zemplén András Alkalmazott modul 03. február. Extrém-érték elemzés Klasszkus módszerek: év maxmumon alapulnak Küszöb felett értékek elemzése: adott szntet meghaladó mnden árvízbıl

Részletesebben

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 12. Regresszió- és korrelációanaĺızis Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision

Részletesebben

MEGBÍZHATÓSÁG-ELMÉLET

MEGBÍZHATÓSÁG-ELMÉLET PHARE HU3/IB/E3-L MEGBÍZHAÓSÁG-ELMÉLE Defnícók A legszélesebb körben elfogadott defnícó szernt a megbízhatóság egy elem (termék, rendszer stb.) képessége arra, hogy meghatározott működés feltételek mellett

Részletesebben

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. 1 Mérési hibák súlya és szerepe a mérési eredményben A mérési hibák csoportosítása A hiba rendűsége Mérési bizonytalanság Standard és kiterjesztett

Részletesebben

Mag- és neutronfizika 9. elıadás

Mag- és neutronfizika 9. elıadás Mag- és neutronfizika 9. elıadás 9. elıadás mlékeztetı: Atommagok kötési energiája (Weizs( Weizsäcker) Z ( Z ) B bv A bf A bc b + b A A P δ A A B ε (egy nukleon átlagos energiája) A A (energia kötési energia)

Részletesebben

Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata

Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata (Mérési jegyzőkönyv) Hagymási Imre 2007. május 7. (hétfő délelőtti csoport) 1. Bevezetés Ebben a mérésben a szilárdtestek rugalmas tulajdonságait vizsgáljuk

Részletesebben

NEUTRON-DETEKTOROK VIZSGÁLATA. Mérési útmutató BME NTI 1997

NEUTRON-DETEKTOROK VIZSGÁLATA. Mérési útmutató BME NTI 1997 NEUTRON-DETEKTOROK VIZSGÁLATA Mérési útmutató Gyurkócza Csaba, Balázs László BME NTI 1997 Tartalomjegyzék 1. Bevezetés 3. 2. Elméleti összefoglalás 3. 2.1. A neutrondetektoroknál alkalmazható legfontosabb

Részletesebben

ODE SOLVER-ek használata a MATLAB-ban

ODE SOLVER-ek használata a MATLAB-ban ODE SOLVER-ek használata a MATLAB-ban Mi az az ODE? ordinary differential equation Milyen ODE megoldók vannak a MATLAB-ban? ode45, ode23, ode113, ode15s, ode23s, ode23t, ode23tb, stb. A részletes leírásuk

Részletesebben

KOMBINATORIKA ELŐADÁS osztatlan matematika tanár hallgatók számára. Szita formula

KOMBINATORIKA ELŐADÁS osztatlan matematika tanár hallgatók számára. Szita formula KOMBINATORIKA ELŐADÁS osztatlan matematka tanár hallgatók számára Szta formula Előadó: Hajnal Péter 2015. 1. Bevezető példák 1. Feladat. Hány olyan sorbaállítása van a a, b, c, d, e} halmaznak, amelyben

Részletesebben

Sugárzások és anyag kölcsönhatása

Sugárzások és anyag kölcsönhatása Sugárzások és anyag kölcsönhatása Az anyaggal kölcsönhatásba lépő részecskék Töltött részecskék Semleges részecskék Nehéz Könnyű Nehéz Könnyű T D p - + n Radioaktív sugárzás + anyag energia- szóródás abszorpció

Részletesebben

Mechanizmusok vegyes dinamikájának elemzése

Mechanizmusok vegyes dinamikájának elemzése echanzmuso vegyes dnamáána elemzése ntonya Csaba ranslvana Egyetem, nyagsmeret Kar, Brassó. Bevezetés Komple mechanzmuso nemata és dnama mozgásvszonyana elemzése nélülözhetetlen a termétervezés első szaaszaban.

Részletesebben

Hálózat gazdaságtan. Kiss Károly Miklós, Badics Judit, Nagy Dávid Krisztián. Pannon Egyetem Közgazdaságtan Tanszék 2011. jegyzet

Hálózat gazdaságtan. Kiss Károly Miklós, Badics Judit, Nagy Dávid Krisztián. Pannon Egyetem Közgazdaságtan Tanszék 2011. jegyzet Hálózat gazdaságtan jegyzet Kss Károly Mlós, adcs Judt, Nagy Dávd Krsztán Pannon Egyetem Közgazdaságtan Tanszé 0. EVEZETÉS... 3 I. HÁLÓZTOS JVK KERESLETOLDLI JELLEMZŐI HÁLÓZTI EXTERNÁLIÁK ÉS KÖVETKEZMÉNYEIK...

Részletesebben

10. Alakzatok és minták detektálása

10. Alakzatok és minták detektálása 0. Alakzatok és mnták detektálása Kató Zoltán Képfeldolgozás és Számítógépes Grafka tanszék SZTE http://www.nf.u-szeged.hu/~kato/teachng/ 2 Hough transzformácó Éldetektálás során csak élpontok halmazát

Részletesebben

Fuzzy rendszerek. A fuzzy halmaz és a fuzzy logika

Fuzzy rendszerek. A fuzzy halmaz és a fuzzy logika Fuzzy rendszerek A fuzzy halmaz és a fuzzy logka A hagyományos kétértékű logka, melyet évezredek óta alkalmazunk a tudományban, és amelyet George Boole (1815-1864) fogalmazott meg matematkalag, azon a

Részletesebben

IT jelű DC/DC kapcsolóüzemű tápegységcsalád

IT jelű DC/DC kapcsolóüzemű tápegységcsalád IT jelű DC/DC kapcsolóüzemű tápegységcsalád BALOGH DEZSŐ BHG BEVEZETÉS A BHG Híradástechnka Vállalat kutató és fejlesztő által kdolgozott napjankban gyártásban levő tárolt programvezérlésű elektronkus

Részletesebben

Az atommag összetétele, radioaktivitás

Az atommag összetétele, radioaktivitás Az atommag összetétele, radioaktivitás Az atommag alkotórészei proton: pozitív töltésű részecske, töltése egyenlő az elektron töltésével, csak nem negatív, hanem pozitív: 1,6 10-19 C tömege az elektron

Részletesebben

4 205 044-2012/11 Változtatások joga fenntartva. Kezelési útmutató. UltraGas kondenzációs gázkazán. Az energia megőrzése környezetünk védelme

4 205 044-2012/11 Változtatások joga fenntartva. Kezelési útmutató. UltraGas kondenzációs gázkazán. Az energia megőrzése környezetünk védelme HU 4 205 044-2012/11 Változtatások joga fenntartva Kezelés útmutató UltraGas kondenzácós gázkazán Az energa megőrzése környezetünk védelme Tartalomjegyzék UltraGas 15-1000 4 205 044 1. Kezelés útmutató

Részletesebben

Atomreaktorok üzemtana. Az üzemelő és leállított reaktor, mint sugárforrás

Atomreaktorok üzemtana. Az üzemelő és leállított reaktor, mint sugárforrás Atomreaktorok üzemtana Az üzemelő és leállított reaktor, mint sugárforrás Atomreaktorban és környezetében keletkező sugárzástípusok és azok forrásai Milyen típusú sugárzások keletkeznek? Melyik ellen milyen

Részletesebben

Extrém-érték elemzés. Extrém-érték eloszlások. A normálhatóság feltétele. Megjegyzések. Extrém-érték modellezés

Extrém-érték elemzés. Extrém-érték eloszlások. A normálhatóság feltétele. Megjegyzések. Extrém-érték modellezés Etrém-érték modellezés Zemplén András Alkalmazott modl 016. febrár -9. Etrém-érték elemzés Klasszks módszerek: év mammon alaplnak Küszöb felett értékek elemzése: adott szntet meghaladó mnden árvízből használ

Részletesebben

Modern fizika laboratórium

Modern fizika laboratórium Modern fizika laboratórium 11. Az I 2 molekula disszociációs energiája Készítette: Hagymási Imre A mérés dátuma: 2007. október 3. A beadás dátuma: 2007. október xx. 1. Bevezetés Ebben a mérésben egy kétatomos

Részletesebben

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus. KOKI,

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus. KOKI, Bevezetés a bometrába Dr. Dnya Elek egyetem tanár PhD kurzus. KOKI, 205.0.08. ADATREDUKCIÓ I. Középértékek Adatredukcó. M a középérték: azonos fajta számszerű adatok közös jellemzője. 2. Követelmények:

Részletesebben

TÉRBELI STATISZTIKAI VIZSGÁLATOK, ÁTLAGOS JELLEMZŐK ÉS TENDENCIÁK MAGYARORSZÁGON. Bihari Zita, OMSZ Éghajlati Elemző Osztály OMSZ

TÉRBELI STATISZTIKAI VIZSGÁLATOK, ÁTLAGOS JELLEMZŐK ÉS TENDENCIÁK MAGYARORSZÁGON. Bihari Zita, OMSZ Éghajlati Elemző Osztály OMSZ TÉRBELI STATISZTIKAI VIZSGÁLATOK, ÁTLAGOS JELLEMZŐK ÉS TENDENCIÁK MAGYARORSZÁGON Bhar Zta, OMSZ Éghajlat Elemző Osztály OMSZ Áttekntés Térbel vzsgálatok Alkalmazott módszer: MISH Eredmények Tervek A módszer

Részletesebben

Alapvető elektrokémiai definíciók

Alapvető elektrokémiai definíciók Alapvető elektrokéma defnícók Az elektrokéma cella Elektródnak nevezünk egy onvezető fázssal (másodfajú vezető, pl. egy elektroltoldat, elektroltolvadék) érntkező elektronvezetőt (elsőfajú vezető, pl.

Részletesebben

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( ) Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel: 463-6-80 Fa: 463-30-9 http://www.vizgep.bme.hu Alap-ötlet:

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása Matematikai alapok és valószínőségszámítás Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása Mintavétel A statisztikában a cél, hogy az érdeklõdés tárgyát képezõ populáció bizonyos paramétereit a populációból

Részletesebben

MATEMATIKAI STATISZTIKA KISFELADAT. Feladatlap

MATEMATIKAI STATISZTIKA KISFELADAT. Feladatlap Közlekedésmérnök Kar Jármőtervezés és vzsgálat alapja I. Feladatlap NÉV:..tk.:. Feladat sorsz.:.. Feladat: Egy jármő futómő alkatrész terhelésvzsgálatakor felvett, az alkatrészre ható terhelı erı csúcsértékek

Részletesebben

Egyenletek, egyenlőtlenségek VII.

Egyenletek, egyenlőtlenségek VII. Egyenletek, egyenlőtlenségek VII. Magasabbfokú egyenletek: A 3, vagy annál nagyobb fokú egyenleteket magasabb fokú egyenleteknek nevezzük. Megjegyzés: Egy n - ed fokú egyenletnek legfeljebb n darab valós

Részletesebben

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus. Valószín ségelméleti és matematikai statisztikai alapfogalmak összefoglalása (Kemény Sándor - Deák András: Mérések tervezése és eredményeik értékelése, kivonat) Véletlen jelenség: okok rendszere hozza

Részletesebben

Call centerek matematikai modellezése

Call centerek matematikai modellezése Debrecen Egyetem Informatka Kar Call centerek matematka modellezése Dplomamunka Témavezető: Dr Sztrk János MTA doktora egyetem tanár Készítette: Kovács József Programtervező matematkus szakos hallgató

Részletesebben

A maximum likelihood becslésről

A maximum likelihood becslésről A maximum likelihood becslésről Definíció Parametrikus becsléssel foglalkozunk. Adott egy modell, mellyel elképzeléseink szerint jól leírható a meghatározni kívánt rendszer. (A modell típusának és rendszámának

Részletesebben

Optikai elmozdulás érzékelő illesztése STMF4 mikrovezérlőhöz és robot helyzetérzékelése. Szakdolgozat

Optikai elmozdulás érzékelő illesztése STMF4 mikrovezérlőhöz és robot helyzetérzékelése. Szakdolgozat Mskolc Egyetem Gépészmérnök és Informatka Kar Automatzálás és Infokommunkácós Intézet Tanszék Optka elmozdulás érzékelő llesztése STMF4 mkrovezérlőhöz és robot helyzetérzékelése Szakdolgozat Tervezésvezető:

Részletesebben

Véletlenszám generátorok. 6. előadás

Véletlenszám generátorok. 6. előadás Véletlenszám generátorok 6. előadás Véletlenszerű változók, valószínűség véletlen, véletlen változók valószínűség fogalma egy adott esemény bekövetkezésének esélye értékét 0 és között adjuk meg az összes

Részletesebben

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Korreláció-számítás. 1. előadás. Döntéselőkészítés módszertana. Dr.

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Korreláció-számítás. 1. előadás. Döntéselőkészítés módszertana. Dr. Korrelácó-számítás 1. előadás Döntéselőkészítés módszertana Dr. Varga Beatr Két változó között kapcsolat Függetlenség: Az X smérv szernt hovatartozás smerete nem ad semmlen többletnformácót az Y szernt

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 8 VIII. REGREssZIÓ 1. A REGREssZIÓs EGYENEs Két valószínűségi változó kapcsolatának leírására az eddigiek alapján vagy egy numerikus

Részletesebben