ch 12 AE Vitesse du son via Clap et Latispro

ch 12 Activité Expérimentale Mesure de la vitesse du son dans l'air avec un Clap via Latispro.

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Introduction au programme Python pour l'étude statistique des résultats

variable1

© 2021 An Escape Game by Virginie Fourcassier. Lycée Pierre de Fermat. Toulouse.

Q

G

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Virginie.Fourcassier@ac-toulouse.fr

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Algorithme

Programme

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Traduction de la description des actions à réaliser dans un code qui sera exécuté par la machine.

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On réalise plusieurs fois et dans les mêmes conditions l'expérience ci-dessous :

Pour déterminer l'écriture du résultat de l'expérience, on veut calculer la valeur moyenne de la vitesse du son et son incertitude-type via une étude statistique des résultats qui utilise le langage de programmation Python. Ordonner les différentes étapes de l'algorithme correspondant.

Algorithme

Importer les modules (ou bibliothèques nécessaires)

Renseigner les valeurs expérimentales : nombre de mesures réalisées, distance entre les deux smartphone, durées mesurées

Calculer les grandeurs nécessaires à la détermination de la vitesse : la différence de durée mesurée entre les deux smartphones, la vitesse du son correspondant

Calculer les indicateurs statistiques : vitesse moyenne du son, écart-type, incertitude-type

Afficher la valeur moyenne de la vitesse du son et son incertitude-type

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Importer les bibliothèques (modules) nécessaires

Renseigner les valeurs expérimentales : retards tau mesurés, distance d entre les deux micros, nombre N de mesures réalisées

Calculer la vitesse du son notée c_son

Calculer les indicateurs statistiques : vitesse moyenne du son, écart-type, incertitude-type

Afficher la valeur moyenne de la vitesse du son et son incertitude-type

print("L'incertitude type sur c_son_moy est",u_c_son_moy,"m/s")

print("la valeur moyenne de cson est",cson_moy,"m/s")

Faites glisser au bon endroitpour ordonner le programme

c_son = 2*d / tau # calcul de la vitesse du son en m/s

c_son_moy = c_son.mean() # calcul de la moyenne en m/secarttype = np.std(c_son) # calcul de l'écart type en m/s u_c_son_moy = ecarttype / np.sqrt(N) # calul de l'incertitude type u en m/s

import numpy as np

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Programme

Algorithme

tau=1e-3*np.array([1.397,1.427,1.421,1.425,1.419,1.420,1.423,1.422,1.412,1.428,1.401,1.431,1.412,1.429,1.429,1.421]) d=float(input("Donnez (en mètres) la valeur de la distance entre les deux micros : d = "))N = len(tau) # nombre de mesures réalisées

Replay ?

Pour travailler sur le script Python via Capytale : CLIC ICI.Se connecter avec ses identifiants ENTet renseigner le code de l'activité avant de cliquer sur "Go"

Pour travailler sur le script Python via Trinket, CLIC ICI

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Eléments de remplacement pour des D-fil sur fonds sombres

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Réaliser l'exercice :

On réalise plusieurs fois et dans les mêmes conditions l'expérience ci-dessous :

Pour déterminer l'écriture du résultat de l'expérience, on veut calculer la valeur moyenne de la vitesse du son et son incertitude-type via une étude statistique des résultats qui utilise le langage de programmation Python. L'activité ci-contre présente les différentes étapes de l'algorithme.

Algorithme

On réalise plusieurs fois et dans les mêmes conditions l'expérience ci-dessous :