Przygotowanie wi zek kontroluj cych hologramy kwantowe w parach atomowych
|
|
- Gabriel Czajka
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Uniwersytet Warszawski Wydziaª Fizyki Joanna Zieli«ska Nr albumu: Przygotowanie wi zek kontroluj cych hologramy kwantowe w parach atomowych Praca licencjacka na kierunku Fizyka w zakresie Fizyki do±wiadczalnej w ramach Studiów Indywidualnych Praca wykonana pod kierunkiem dr Wojciecha Wasilewskiego Instytut Fizyki Do±wiadczalnej Zakªad Optyki Warszawa, czerwiec
2 O±wiadczenie kieruj cego prac O±wiadczam,»e niniejsza praca zostaªa przygotowana pod moim kierunkiem i stwierdzam,»e speªnia ona warunki do przedstawieniu jej w post powaniu o nadanie tytuªu zawodowego. Data Podpis kieruj cego prac O±wiadczenie autora (autorów) pracy wiadoma odpowiedzialno±ci prawnej o±wiadczam,»e ninejsza praca dyplomowa zostaªa napisana przeze mnie samodzielnie i nie zawiera tre±ci uzyskanych w sposób niezgodny z obowi zuj cymi przepisami. O±wiadczam równie»,»e przedstawiona praca nie byªa wcze±niej przedmiotem procedur zwi zanych z uzyskaniem tytuªu zawodowego w wy»szej uczelni. O±wiadczam ponadto,»e ninejsza wersja pracy jest identyczna z zaª czon wersj elektroniczn. Data Podpis autora (autorów) 2
3 Streszczenie W pracy przedstawiona jest metoda wytwarzania wi zek o zadanym rokªadzie (w pªaszczy¹nie) fazy i amplitudy, wykorzystuj ca ciekªokrystaliczny przestrzenny modulator fazowy. Omówione zostaªy podstawowe zaªo»enia tej metody, bazuj cej na zadawaniu na modulatorze rozkªadu fazy odpowiadaj cego siatce dyfrakcyjnej o zmiennej gª boko±ci rys. Pozwala to na wysyªanie do pierwszego rz du ugi cia okre±lonej cz ±ci ±wiatªa z danego miejsca na modulatorze, dzi ki czemu mo»na uzyska modulacj amplitudy. Nast pnie przedstawiona zostaªa budowa i kalibracja ukªadu eksperymentalnego realizuj cego t metod, oraz ró»ne testy dokªadno±ci jego wykonania. Dalej omawiam sposób werykacji rozkªadów amplitudy i fazy otrzymanej wi zki, oraz analizuj otrzymane wyniki. Sªowa kluczowe modulator fazy, modulacja amplitudy, optyka fourierowska Dziedzina pracy (kody wedªug programu Socrates-Erasmus) 13.2 Fizyka Klasykacja tematyczna PACS: Kq Fourier optics Rx Phase retrieval Tytuª pracy w j zyku angielskim Formation of beams for controlling quantum holograms in atomic vapour 3
4 Spis tre±ci 1 Wst p 5 2 Cz ± teoretyczna Transformata Fouriera realizowana przez soczewk Wydajno± dyfrakcji Modulacja amplitudy za pomoc maski fazowej nakªadanej na wi zk Algorytm szukania par zespolonych transformat Fouriera Dyskretna transformata Fouriera Przestrzenny modulator fazy - dziaªanie i kalibracja Zasada dziaªania i cechy wykorzystanego w eksperymencie modulatora Zasada dziaªania modulatora fazy SLM Pluto Krzywe kalibracyjne Kalibracja Interferencja dwóch polaryzacji Eksperyment pozwalaj cy na znalezienie krzywej kalibracyjnej Wyniki. Nowa krzywa kalibracyjna Ukªad pomiarowy Opis Maski fazowe Skalowanie obrazów z kamer Testowanie dziaªania ukªadu Wpªyw poªo»enia wi zki gaussowskiej w pªaszczy¹nie modulatora na jej po- ªo»enie w pªaszczy¹nie fourierowskiej Wpªyw fazy liniowej dodanej do wi zki gaussowskiej na poªo»enie obrazu w pªaszczy¹nie obrazowej Ograniczenie dyfrakcyjne Korekcja amplitudy Odzyskiwanie fazy Metoda Wi zka o staªej amplitudzie na caªym modulatorze Wi zka gaussowska Zako«czenie 32 7 Literatura 34 4
5 1 Wst p Przedmiotem pracy licencjackiej byªo wykonanie i przetestowanie ukªadu sªu» cego do wytwarzania wi zek o dowolnym zadanym rozkªadzie amplitudy i fazy. Mo»liwo± generowania wi zek o zadanych parametrach nie byªa celem sama w sobie, lecz zostanie wykorzystana jako cz ± przyszªego ekperymentu. Wytworzona w zbudowanym przeze mnie ukªadzie wi zka posªu»y jako wi zka kontroluj ca wzbudzenia w atomach rubidu. W badaniach oddziaªywania atomów z kwantowym polem elektromagnetycznym (na przykªad przej± ramanowskich w atomach) cz sto stosuje si metod, polegaj c na wykorzystywaniu dwóch wi zek o ró»nych dªugo±ciach fali. Jedna z nich jest na tyle sªaba,»e w opisie matematycznym traktujemy j kwantowo, natomiast druga, silniejsza (i przez to opisywana klasycznie) umo»liwia wª czanie i wyª czanie oddziaªywania. Je»eli b dzie mo»liwe sterowanie rozkªadem fazy i amplitudy tej wi zki, to dzi ki temu b dzie mo»na nie tylko wª cza i wyª cza wzbudzanie atomów znajduj cych si w ró»nych puntach szklanej komórki, ale tak»e kontrolowa przestrzenny rozkªad prawdopodobie«stwa pojawienia si wzbudzenia oraz wzajemn faz wzbudze«. Wykonany przeze mnie ukªad pozwala na tworzenie zadanych wi zek przy u»yciu modulatora fazowego. wiatªo laserowe po przej±ciu przez ukªad zapewniaj cy ltrowanie przestrzenne, kolimacj, oraz odpowiedni ±rednic wi zki traa na przestrzenny modulator fazy. Przestrzenny modulator fazy jest urz dzeniem, które skªada si z matrycy pikseli wprowadzaj cych zadane opó¹nienia fazowe, co mo»na wykorzysta do skierowania dowolnej cz ±ci wi zki do pierwszego rz du ugi cia. W ten sposób po odltrowaniu tylko pierwszego rz du ugi cia otrzymuje si wi zk o zadanym rozkªadzie amplitudy i fazy. Nast pnie otrzyman wi zk dzieli si na dwie cz ±ci za pomoc beamsplittera. Jedna z cz ±ci wykorzystywana jest do obrazowania na matrycy CCD powierzchni modulatora, natomiast druga cz ± wi zki pozwala na obrazowanie pªaszczyzny fourierowskiej - najpierw wi zka przechodzi przez soczewk, a nast pnie traa na drug matryc CCD umieszczon w pªaszczy¹nie ogniskowej. Obrazy z kamer umo»liwiaj odzyskiwanie rozkªadu fazy i amplitudy wi zki w pªaszczy¹nie modulatora - amplitud otrzymujemy bezpo±rednio z kamery obrazuj cej modulator, natomiast rozkªad fazy - analizuj c sygnaª z obydwu matryc. Porz dek pracy jest nast puj cy. Rozdziaª 1 zawiera wst p. W rozdziale 2 znajduje si opis stosowanych narz dzi matematycznych zwi zanych z transformat Fouriera, oraz omówienie teoretycznych podstaw metody przestrzennej modulacji amplitudy i fazy wi zki ±wiatªa przy wykorzystaniu wyª cznie modulatora fazowego. Rozdziaª 3 dotyczy podstawowego elementu wykonanego ukªadu do±wiadczalnego - przestrzennego modulatora fazy, w szczególno±ci zasady dziaªania, oraz sposobu wykalibrowania modulatora. W Rozdziale 4 omawiam wªa±ciwy eksperyment - tworzenie wi zek o zadanym rozkªadzie amplitudy i fazy od strony praktycznej, oraz szczegóªowo przedstawiam testy maj ce na celu sprawdzenie poprawno±ci wykonania ukªadu. Ponadto, opisane zostaªy modykacje poprawiaj ce parametry ukªadu. Rozdziaª 5 zawiera opis i wyniki eksperymentów, które miaªy na celu wyznaczenie fazy wi zki w pªaszczy¹nie modulatora, natomiast Rozdziaª 6 podsumowuje prac. 5
6 2 Cz ± teoretyczna 2.1 Transformata Fouriera realizowana przez soczewk Przyj ta konwencja transformaty Fouriera: F{f(x)}(k) = ˆ e ikx f(x)dx (1) gdzie x jest wspóªrz dn z domeny poªo»e«, natomiast k - z cz sto±ci przestrzennych. W dalszych rozwa»aniach przydatny okazuje si fakt,»e je±li na soczewk pada monochromatyczna fala pªaska, to obraz powstaj cy w ognisku jest w przybli»eniu Fresnela transformat Fouriera fali padaj cej [1]. Niech wspóªrz dne(x, y) opisuj pªaszczyzn soczewki, a (u, v) przyjmijmy za wspóªrz dne w pªaszczy¹nie równolegªej do soczewki, odlegªej od niej o z (rysunek 1 przedstawia sytuacj dla z = f). Je±li E'(x, y) jest polem po przej±ciu przez soczewk, zgodnie z przybli»eniem Fresnela dostajemy: E(u, v) = eikz k 2πiz E (x, y)e i k 2z ((u x)2 +(v y) 2) dxdy Z rozwa»a«geometrycznych dotycz cych drogi optycznej pokonywanej przez ±wiatªo przechodz ce przez cienk soczewk wynika nast puj ca ró»nica fazy pomi dzy polem padaj cym E(x, y), a polem tu» za soczewk E'(x, y): E (x, y) = E(x, y)e i k 2f (x2 +y 2 ) Je±li pªaszczyzna obserwacji (u, v) jest pªaszczyzn ogniskow soczewki (z = f, rysunek 1), to dostajemy nast puj cy zwi zek mi dzy fal pªask padaj c na soczewk, a obrazem powstaj cym w ognisku: E(u, v) = Ẽ(k x = k f u, k y = k f v) = eikz e i k 2z (u2 +v 2) k 2πiz = eikz e i k 2z (u2 +v 2) k F{E(x, y)} ( k 2πiz f u, k f v) E(x, y)e i k f (ux+vy) dxdy = 6
7 Rysunek 1: Ukªady wspóªrz dnych w pªaszczy¹nie soczewki (x, y) oraz w pªaszczy¹nie ogniskowej (u, v) Podsumowuj c, rozkªad nat»enia ±wiatªa w pªaszczy¹nie ogniskowej soczewki I(u, v) jest proporcjonalny do kwadratu moduªu transformaty Fouriera pola E(x, y) padaj cej na soczewk. Poniewa» w eksperymencie mierzon wielko±ci b dzie kwadrat moduªu pola w pªaszczy¹nie ogniskowej, czynnik fazowy przed transformat Fouriera nie bedzie miaª znaczenia. 2.2 Wydajno± dyfrakcji W tym podrozdziale zostan przeanalizowane pola wi zki w pªaszczy¹nie fourierowskiej Ẽ(k x, k y ) dla pewnych szczególnych masek fazowych zadawanych przez modulator. Rozwa»my sytuacj, w której w pªaszczy¹nie modulatora mamy wi zk monochromatyczn o staªej amplitudzie E 0 = 1 oraz rozkªadzie fazy ϕ(x, y) wprowadzanym przez modulator, która jest ogniskowana przez soczewk ustawion bezpo±rednio za modulatorem. Jak zostaªo ju» pokazane w poprzednim rozdziale, pole wi zki w pªaszczy¹nie ogniskowej soczewki b dzie transformat Fouriera pola tu» przed soczewk. Niech tu» przed soczewk (czyli w pªaszczy¹nie modulatora) faza wi zki o staªej amplitudzie b dzie powtarzaj cym si fragmentem (o dªugo±ci d) funkcji ϕ(x) niezale»nej od jednej ze wspóªrz dnych (pr»ki o zadanym ksztaªcie rysunek 2). Dla wi kszej przejrzysto±ci rozwa»a«zaªó»my niesko«czony rozmiar modulatora i uwzgl dnijmy tylko jeden wymiar. Pole na pªaszczy¹nie modulatora mo»na opisa periodyczn funkcj E: gdzie za± symbol * oznacza splot, czyli: ( E(x) = e iϕ(x) rect ( 2x d) ) 2d rect(x) = m= { 0 x > x 0.5 δ(x md) ˆ (f g)(x) = f(y)g(x y)dy 7
8 Rysunek 2: Przykªadowa faza wi zki dla ksztaªtu pr»ka b d cego funkcj liniow (poziom szaro±ci odpowiada warto±ci fazy - kolor czarny to 0, a biaªy to 2π). Po lewej - przekrój dla pr»ków o wysoko±ci 2πa. Poniewa» modulator skªada si z pikseli nakªadaj cych ograniczenie na maksymaln rozdzielczo± maski fazowej, nale»aªoby jeszcze uwzgl dni fakt,»e rozkªad fazy nie jest ci gªy, a skªada si z kwadratowych obszarów o staªej fazie. Po uwzgl dnieniu pikseli o szeroko±ci s, nat»enie pola tu» przed soczewk jest w postaci: Transformata Fouriera E(x): E pix (x) = (E(x) n= { (E(x) Ẽ pix (k) = F{E pix (x)}(k) = F = ( F{(E(x)}(k) n= δ(x ns)) rect( x s ) n= δ(x ns) ) rect( x s ) }(k) = δ(k 2πn s )) sinc( ks 2 ) Splot FE(x) z sum delt Diraca odpowiada powieleniu obrazu (kopie poªo»one w punktach k = 2π ks s ), natomiast funkcja mno» ca caªo± sinc( 2 ) jest bardzo wolno zmienna w porównaniu z E(x) z uwagi na maª szeroko± pikseli. Zaªó»my teraz,»e obserwujemy tylko ±rodkowy z powielonych obrazów i piksele s bardzo maªe (tzn. sinc( ks 2 ) jest w przybli»eniu staªy w interesuj cym nas zakresie), co jest równowa»ne nieuwzgl dnianiu w rozwa»aniach pikseli. Niech ponadto gdzie ϕ(x) = 2πa d x + ε(x) 0 < a 1 za± ε(x) jest maª, wolnozmienn poprawk (zatem F{e iε(x) }(k)) jest w sk funkcj skupion wokóª k = 0). Niech Ẽ(k) b dzie polem w pªaszczy¹nie fourierowskiej pochodz cym tylko od ±rodkowej kopii obrazu, czyli po prostu transformat Foriera E(x): 8
9 Rysunek 3: F{(E(x)}(k) przy ε(x) = 0 jest iloczynem dwóch narysowanych funkcji - sinc i grzebienia Diraca. Sytuacja dla d = 1m i a = 2 π. Ẽ(k) = F{(E(x)}(k) = F {( (e i 2πa d = x+iε(x) rect( 2x d 2d )) ( (δ(k 2πa d ) F{eiε(x) }(k) ) ( sinc( kd 2 )e ikd/2)) m= m= δ(x md) } (k) = δ(k 2πm d ) Transformata Fouriera E(x) jest kombinacj delt Diraca w punktach k = 2π d (poniewa» E(x) jest funkcj periodyczn z okresem d). Z wyra»enia w pierwszym nawiasie otrzymujemy pik w ksztaªcie funkcji sinc, umieszczony w punkcie k = πa. Uwzgl dnienie poprawki ε(x) (jeszcze jeden splot z w sk funkcj skupion w k = 0) powoduje dodatkowe rozmycie delt w grzebieniu Diraca odpowiadaj cym za próbkowanie. Transformata Fouriera maski fazowej dla ε(x) = 0 to iloczyn dwóch funkcji widocznych na rysunku 3. Nie jest to iloczyn w sensie ±cisªym, poniewa» delty Diraca s w jednym z punktów niesko«czone. Jednak, je±li zastosujemy u±rednianie po maªym obszarze (caªka z delty Diraca wynosi 1), to dostaniemy w skie piki o amplitudach odpowiadaj cych warto±ci, w której przecinaj si narysowana funkcja sinc oraz która± z delt. Mo»na zauwa»y,»e sytuacja, w której otrzymamy jeden rz d ugi cia (jeden z pików) jest mo»liwa tylko dla fazy liniowej, kiedy a = 1 (tylko pierwszy rz d ugi cia, tj. pik odpowiadaj cy m = 1), oraz dla a = 0, kiedy pojawi si tylko zerowy rz d ugi cia. Dla po±rednich warto±ci a dostajemy wi cej pików o amplitudach równych przesuni tej funkcji sinc w punktach k = 2πn d (przykªad takiej sytuacji rysunek 3). 2.3 Modulacja amplitudy za pomoc maski fazowej nakªadanej na wi zk. Zjawisko opisane w poprzednim paragrae umo»liwia uzyskanie modulacji nat»enia ±wiatªa w dalekim polu, za pomoc nakªadania tylko maski fazowej [4]. Je±li warto± parametru 0 < a < 1 (czyli wysoko± pr»ków) b dzie funkcj poªo»enia na modulatorze, to ilo± ±wiatªa, która traa do pierwszego (lub zerowego) rz du w dalekim polu, tak»e b dzie funkcj poªo»enia (poniewa» zale»y od a) - rysunek 4. Dobieraj c odpowiedni rozkªad parametru a mo»emy w ten sposób uzyska dowoln modulacj amplitudy w pierwszym (albo zerowym) rz dzie. Zalet tej metody modulacji amplitudy jest niepochªanianie ±wiatªa, zast pione przez jedynie zmian podziaªu nat»enia na poszczególne rz dy ugi cia. 9
10 Rysunek 4: Modulacja amplitudy w pierwszym rz dzie ugi cia za pomoc dobierania parametru a (gª boko±ci fazowej z bów piªy) w róznych punktach modulatora. Dla powy»szej maski fazowej powinna powsta w pierwszym rz dzie ugi cia wi zka w przybli»eniu gaussowska. (¹ródªo:[4]) 2.4 Algorytm szukania par zespolonych transformat Fouriera Je±li obserwujemy rozkªad nat»enia fali odbitej od modulatora zarówno bezpo±rednio przed przej- ±ciem przez soczewk, jak i w ognisku soczewki, mo»emy obliczy rozkªad fazy wi zki w pªaszczy¹nie tu» przed soczewk, co mo»na sformuªowa matematycznie w nast puj cy sposób. Mamy par funkcji zespolonych sprz»onych transformat Fouriera, opisuj cych pole elektryczne na przed soczewk E(x) i w ognisku soczewki Ẽ(k). Znamy moduªy obydwu funkcji (pierwiastki z nat»e«±wiatªa, które mierzymy - odpowiednio E(x) 2 i Ẽ(k) 2 ), a szukamy jednej z faz. Problem mo»na rozwi za numerycznie za pomoc algorytmu, który pozwala na znalezienie obydwu nieznanych faz z zadan dokªadno±ci. Przed rozpocz ciem algorytmu, dobieramy do znanego moduªu E(x) dowoln faz (najlepiej wybra faz blisk rzeczywistej, wtedy wynik otrzymuje si w mniejszej liczbie iteracji). Ka»da iteracja algorytmu skªada si z nast puj cych kroków: ˆ Transformata Fouriera funkcji z domeny poªo»e«. ˆ Naªo»enie ogranicze«w cz sto±ciach przestrzennych. W tym przypadku sprowadza si do zamiany moduªu funkcji na Ẽ(k) i pozostawienia fazy otrzymanej w transformacie Fouriera z poprzedniego kroku. ˆ Odwrotna transformata Fouriera z powrotem do domeny poªo»e«. ˆ Naªo»enie ogranicze«w domenie poªo»e«czyli wstawienie E(x) w miejsce moduªu funkcji otrzymanej w odwrotnej transformacie. 10
11 Rysunek 5: Schemat algorytmu szukania par zespolonych funkcji sprz»onych transformat Fouriera Algorytm zbiega bardzo szybko w pierwszych kilku iteracjach, a potem coraz wolniej (analiza wraz z dowodem zbie»no±ci znajduje si w [2]). Po odpowiedniej ilo±ci iteracji otrzymujemy par funkcji sprz»onych fourierowsko, które maj zadane moduªy. Faza funkcji w domenie poªo»e«jest szukanym rozkªadem fazy wi zki przed przej±ciem przez soczewk. 2.5 Dyskretna transformata Fouriera Bardzo wa»nym narz dziem (b d cym podstaw rozdziaªu 5) okazuje si dyskretna transformata Fouriera (DFT), oraz niektóre jej wªasno±ci. Do zastosowania algorytmu konieczne jest odzyskanie z obrazów z dwóch kamer - obrazuj cej modulator i ustawionej w ognisku soczewki rozkªadów moduªów funkcji sprz»onych fourierowsko. Z uwagi na konieczn dyskretyzacj przestrzennego pomiaru nat»enia (piksele kamer), b d to dwie (dwuwymiarowe) tablice punktów{e(x i )} i=1,..,n 1 i {Ẽ(k i)} i=1,..,n 1, sprz»one za pomoc DFT. Dyskretna transformata Fouriera jest odwzorowaniem przeksztaªcaj cym ci g N liczb zespolonych {E(x i )} i=1,..,n 1 w sprz»ony ci g N liczb zespolonych {Ẽ(k i)} i=1,..,n 1 w nast puj cy sposób: gdzie Ẽ(k m ) = N 1 n=0 E(x n )e 2πimn N m = 0,..., N 1 x n = n x k m = m k przy czym x i k s powi zane w nast puj cy sposób: Odwzorowanie odwrotne ma posta : k = 2π N x 11
12 E(x n ) = 1 N N 1 m=0 Ẽ(k m )e 2πikmn N n = 0,..., N 1 Istnieje analogia pomi dzy ci gª transformat Fouriera zdeniowan równaniem 1, oraz dyskretn, je±li potraktujemy{e(x i )} i=1,..,n 1 jako warto±ci funkcji E(x) w kolejnych punktach x i. Wtedy, je±li próbkowanie jest dostatecznie g ste (N jest wystarczaj co du»e), oraz funkcja znika na kra«cach przedziaªu, w którym j próbkujemy, to ci g {E(k i )} i=1,..,n 1 b dzie warto±ciami transformaty Fouriera funkcji E(x) w kolejnych punktach. Warto zaznaczy,»e dyskretna transfomata Fouriera jest periodyczna z okresem N, zatem zakªada tak sam periodyczno± funkcji wej±ciowej. Nie prowadzi to do problemów, je±li funkcja znika dostatecznie szybko na kra«cach przedziaªu, ale je±li ten warunek nie jest speªniony, interpretacja wyniku dyskretnej transformaty Fouriera jako ci gu próbek transformaty Fouriera funkcji, której próbki byªy na wej±ciu mo»e prowadzi do bª dnych wniosków. Szczególnie przydatna oka»e si nast puj ca wªasno± DFT (The Shift Theorem), analogiczna do wªasno±ci ci gªej transformaty Fouriera: (F{E(x n ) e 2πinm N })l = Ẽ(k l m) (2) (F{E(x n m )}) l = Ẽ(k l) e 2πilm N Oznacza to,»e je±li dane wej±ciowe zmienimy dodaj c do kolejnych punktów liniowo zmieniaj c si faz, to dyskretna transformata Fouriera przesunie si o warto± proporcjonaln do nachylenia tej liniowej fazy. Je±li zaªo»ymy,»e soczewka w ognisku wytwarza idealnie transformat Fouiera pola wi zki padaj cej, to przejawem powy»szej wªasno±ci (sªusznej w obydwu podej±ciach - ci gªym i dyskretnym) jest fakt,»e je±li na soczewk padnie wi zka nie prostopadle, a pod k tem, to ognisko przesunie si w pªaszczy¹nie fourierowskiej o odlegªo± proporcjonaln do tego k ta. 12
13 3 Przestrzenny modulator fazy - dziaªanie i kalibracja 3.1 Zasada dziaªania i cechy wykorzystanego w eksperymencie modulatora Zasada dziaªania modulatora fazy Dziaªanie przestrzennego modulatora ±wiatªa (spatial light modulator) polega na modykowaniiu przestrzennego rozkªadu amplitudy albo fazy wi zki, która si od niego odbija (odbiciowy), lub przez niego przechodzi (transmisyjny). W do±wiadczeniu u»yto ciekªokrystalicznego odbiciowego modulatora fazy, skªadaj cego si z komórek wypeªnionych dwójªomnymi cz steczkami ciekªego krysztaªu (czyli maj cymi cz ±ciow swobod ruchu) w fazie nematycznej. Oznacza to,»e oddziaªywania mi dzy cz steczkami o anizotropowym ksztaªcie powoduj,»e d» one do ustawienia swoich osi równolegle do siebie, co zmienia dwójªomno± takiej struktury, wynikaj c z ró»nej polaryzowalno±ci pojedynczej cz steczki w ró»nych kierunkach. Zaªó»my,»e cz steczki ciekªego krysztaªu maj ksztaªt wydªu»onych elipsoid, o symetrii obrotowej wzdªu» wydªu»onej osi. O±rodek b dzie wtedy wykazywaª wªa±ciwo±ci krysztaªu dwójªomnego jednoosiowego, z innym (nadzwyczajnym) wspóªczynnikiem zaªamania dla polaryzacji równolegªej do osi krysztaªu, i inny (zwyczajnym) dla polaryzacji w pªaszczy¹nie prostopadªej. Je±li nie przykªadamy napi cia do komórki, cz steczki tworz struktur przypominaj c helis [6]. Dla fali propaguj cej si prostopadle do cz steczek skªadaj cych si na helis, po przej±ciu przez piksel, pojawia si opó¹nienie fazowe mi dzy polaryzacjami lewoskr tn i prawoskr tn (daj ce efektywnie obrót polaryzacji). Je±li natomiast pojawi si odpowiednio silne pole elektryczne wzdªu» kierunku propagacji fali, cz steczki ustawi si wzdªu» tego kierunku i obie polaryzacje b d si rozchodzi ze zwyczajnym wspóªczynnikiem zaªamania i nie nast pi zmiana wzgl dnej fazy. Obydwie sytuacje przedstawione s na rysunku 6. Rysunek 6: Po lewej stronie komórka bez przyªo»onego napi cia. Po prawej cz steczki ustawione za pomoc napi cia. Przed i za komórk umieszczono skrzy»owane polaryzatory (¹ródªo: [6]) W ten sposób, je±li rozwa»ymy wszystkie po±rednie sytuacje, przesuni cie fazowe mi dzy polaryzacjami jest funkcj napi cia przykªadanego do komórki, wi c sterowana elektrycznie matryca 13
14 takich komórek pozwala naªo»y dowolny przestrzenny rozkªad fazy na jedn z polaryzacji SLM Pluto SLM Pluto (Holoeye) skªada si z matrycy komórek wypeªnionych ciekªym krysztaªem, umieszczonych na pªaszczy¹nie o wysokim wspóªczynniku odbicia. Modulator jest odbiciowy, czyli ±wiatªo padaj ce przechodzi przez caª grubo± komórki dwukrotnie. Prostok tna matryca o wymiarach 15.36mm na 8.64mm zawiera 1920 na 1080 pikseli, które wypeªniaj 87% wy±wietlacza [5]. Modulator komunikuje si z komputerem za pomoc wyj±cia DVI traktowany jest jako drugi monitor. Wy±wietlana maska fazowa jest obrazkiem skªadaj cym si z pikseli o 256 poziomach szaro±ci (8 bitów). Doª czone oprogramowanie pozwala na wy±wietlanie na modulatorze podstawowych elementów optycznych takich jak soczewki Fresnela, apertury i siatki dyfrakcyjne, jednak»e dopiero program napisany w LabView pozwala na wy±wietlenie dowolnej maski fazowej Krzywe kalibracyjne Z poziomu komputera mask fazow zadaje si w formie obrazka skªadaj cego si z punktów o ró»nych poziomach szaro±ci. Poziom szaro±ci jest nast pnie przeliczany na napi cie steruj ce dwój- ªomno±ci odpowiedniej komórki z ciekªym krysztaªem. Krzyw kalibracyjn zdeniujmy jako zale»- no± napi cia przykªadanego do komórki od poziomu szaro±ci odpowiedniego piksela wy±wietlanego obrazka. W idealnym przypadku krzywa kalibracyjna powinna by taka,»eby zale»no± fazy od poziomu szaro±ci byªa liniowa. Krzywe kalibracyjne dla ±wiatªa o ró»nych dªugo±ciach fali (i o ró»nych k tach padania) b d si ró»niªy z uwagi na ró»n liczb dªugo±ci fali skªadaj cych si na gª boko± komórki, dyspersj o±rodka oraz zale»no± dwójªomno±ci od dªugo±ci fali. 3.2 Kalibracja Interferencja dwóch polaryzacji Krzyw kalibracyjn wyznaczono wykorzystuj c fakt,»e mo»liwe jest sterowanie rozkªadem przestrzennym fazy dla tylko jednej z polaryzacji druga odbija si bez opó¹nienia. Je±li zadawane s staªe maski fazowe (jednolite obrazki o ró»nych poziomach szaro±ci), modulator mo»na traktowa jak pªytk falow wprowadzaj c regulowane opó¹nienie fazy mi dzy polaryzacjami (zadane przez poziom szaro±ci obrazka). Rozwa»my sytuacj, w której na modulator, na którym wy±wietlamy jednolity obrazek o poziomie szaro±ci g, pada wi zka o polaryzacji skierowanej pod k tem 45 do polaryzacji, na któr dziaªa maska fazowa. Wtedy jedna poªowa wi zki o amplitudzie E 1 (o odpowiedniej polaryzacji) dozna opó¹nienia fazowego ϕ(g) zale»nego od poziomu szaro±ci obrazka, a druga (o polaryzacji prostopadªej do pierwszej i amplitudzie E 2 ) dozna staªego opó¹nienia ϕ 0. Je±li za modulatorem ustawimy kolejny polaryzator, o osi prostopadªej do osi pierwszego polaryzatora, otrzymamy obraz interferencyjny o nat»eniu: E 2 e iϕ0 E 1 e iϕ(g) 2 = E E E 1 E 2 cos(ϕ(g) ϕ 0 ) (3) Powy»szy wzór zostanie wykorzystany do znalezienia zale»no±ci ϕ(g), z której mo»na wyznaczy prawidªow krzyw kalibracyjn. Nale»y jeszcze zaznaczy,»e z uwagi na odbicie od przedniej pªaszczyzny modulatora, oraz od 13% powierzchni niepokrytej pikselami, sytuacja, w której jedna z polaryzacji w caªo±ci dozna opó¹nienia ϕ(g) jest idealizacj jaka± cz ± ±wiatªa b dzie miaªa 14
15 opó¹nienie niezale»nie od maski fazowej. Nie b dzie to miaªo jednak wpªywu na wynik, zatem nie zostaªo to tutaj uwzgl dnione Eksperyment pozwalaj cy na znalezienie krzywej kalibracyjnej Ukªad pomiarowy do wyznaczenia krzywej kalibracyjnej modulatora za pomoc interferencji skªadaª si z lasera, dwóch polaryzatorów, ltrów, oraz kamery CCD. Jeden z polaryzatorów zostaª pomi dzy laserem a modulatorem, o kierunku dobranym tak, aby nat»enie obydwu polaryzacji byªo identyczne. Drugi z polaryzatorów ustawiono tak,»eby przepuszczaª polaryzacj prostopadª do przepuszczanej przez pierwszy i ustawiono za modulatorem. Wi zk po przej±ciu przez drugi polaryzator obserwowano za pomoc kamery CCD. Zastosowano krzyw kalibracyjn modulatora (nieprawidªow ) dla jak najwi kszej dªugo±ci fali (rysunek 7), tak, aby faza, o któr mo»na opó¹ni jedn polaryzacj wzgl dem drugiej byªa jak najwi ksza (a na pewno wi ksza ni» 2 π). Modulator oraz kamer kontrolowano za pomoc programu napisanego w LabView. Na modulatorze wy±wietlane byªa obrazyo ró»nych poziomach szaro±ci. Rysunek 7: Ukªad do kalibracji modulatora Opisany ukªad pozwoliª na otrzymanie za drugim polaryzatorem obrazu, dla którego nat»enie ±wiatªa odpowiada poziomowi szaro±ci obrazka wy±wietlanego na modulatorze, dzi ki czemu wyznaczono zale»no± nat»enia ±wiatªa od poziomu szaro±ci. Od zebranych danych (nat»enie ±wiatªa w zale»no±ci od poziomu szaro±ci) odj to najmniejszy element (aby uzyska tylko zmieniaj c si cz ± ), przeskalowano tak, aby nat»enie zmieniaªo si od 0 do 2, a nast pnie odj to jeden. Faz ϕ(g) ϕ 0, o któr piksel (o danym poziomie szaro±ci) opó¹nia wzgl dem siebie polaryzacje otrzymano zgodnie z równaniem 3, obliczaj c arc cos znormalizowanego w opisany wcze±niej sposób nat»enia ±wiatªa. Jednak»e, ze wzgl du na niewielkie uktuacje dªugo±ci fali oraz nat»enia ±wiatªa emitowanego przez laser, skuteczniejsze okazaªo si wyznaczanie nat»enia ±wiatªa na matrycy CCD dla wszystkich poziomów szaro±ci jednocze±nie. Zatem opisana wcze±niej metoda zostaªa nieco zmodykowana - wy±wietlano na modulatorze obrazki o sinusoidalnie zmiennym poziomie szaro±ci, i rejestrowano nat»enie ±wiatªa w zale»no±ci od poªo»enia na kamerze, co tak»e pozwoliªo uzyska zale»no± nat»enia ±wiatªa od poziomu szaro±ci obrazka Wyniki. Nowa krzywa kalibracyjna. Poni»ej (rysunek 8) przedstawione s dwie krzywe kalibracyjne - pocz tkowa i nowa - wyznaczona w oparciu o opisane wy»ej pomiary. LUT value (look up table) jest zwi zane z napi ciem przykªadanym do piksela. Poziom szaro±ci (Gray level) zmienia si od 0 do 1023 (ale korzystamy z masek fazowych, które s obrazkami 8-bitowymi, wi c rozró»niamy tylko 256 kolorów odpowiadaj cych ró»nym fazom). 15
16 Rysunek 8: Krzywe kalibracyjne Korzystaj c z zale»no±ci ró»nicy faz mi dzy polaryzacjami od poziomu szaro±ci, oraz krzywej kalibracyjnej (nieodpowiedniej), przy której wykonano pomiary, wyznaczono wartos LUT w zale»- no±ci od fazy, nast pnie obliczono now krzyw kalibracyjn, czyli LUT w zale»no±ci od poziomu szaro±ci, przy którym zale»no± poziomu szaro±ci od fazy b dzie liniowa. Rysunek 9: Amplitudy obserwowanych rz dów ugi cia - stara i nowa krzywa kalibracyjna. Widoczne s rz dy ugi cia 3, 2, 1, 0 i -1 (kolejno od lewej). Powy»szy rysunek (9) przedstawia porównanie rejestrowanego sygnaªu (z odj tym szumem) dla pr»ków liniowych w poziomie szaro±ci (z minimum w 0 i maksimum w 255) odpowiednio dla starej i nowej krzywej kalibracyjnej. Pik o maksimum w okolicach piksela numer 350 jest w obydwu przypadkach pierwszym rz dem ugi cia, a zerowy rz d znajduje si przy 550 pikselu. Przy starej krzywej kalibracyjnej nat»enie ±wiatªa w pierwszym rz dzie ugi cia wyniosªo 16.2% caªkowitego 16
17 nat»enia rejestrowanego we wszystkich rz dach. Przy nowej krzywej kalibracyjnej nat»enie ±wiatªa w pierwszym rz dzie ugi cia wyniosªo 39.7% caªkowitego. Podsumowuj c, wyznaczenie nowej krzywej kalibracyjnej poprawiªo wydajno± dyfrakcji w pierwszym rz dzie ugi cia prawie dwukrotnie. 17
18 4 Ukªad pomiarowy W tym rozdziale znajduje si opis ukªadu do wytwarzania wi zek o zadanej amplitudzie i fazie (okre±lonych w pªaszczy¹nie modulatora), oraz werykacji otrzymanej wi zki. O ile sprawdzenie, czy otrzymali±my poprawn amplitud nie przedstawia wi kszych trudno±ci (wystarczy zobrazowa modulator i dostaniemy nat»enie ±wiatªa, czyli kwadrat amplitudy pola elektrycznego), to pomiar fazy jest nieco bardziej skomplikowany i zostanie opisany w kolejnym rozdziale. Wªa±nie do pomiaru fazy zostanie wykorzystany algorytm, pozwalaj cy na odzyskanie faz zaspolonych funkcji sprz»onych fourierowsko maj c ich amplitudy. Rozwa»ana funkcja to pole elektryczne (faza i amplituda) wi zki na modulatorze, a jej transformat Fouriera otrzymamy ogniskuj c wi zk za pomoc soczewki. Rejestruj c obydwie funkcje za pomoc kamer CCD, mo»emy wyznaczy rozkªad fazy wi zki na modulatorze (opis algorytmu znajduje si w cz ±ci teoretycznej - rozdziaª 2.4). 4.1 Opis Schemat ukªadu pomiarowego znajduje si na rysunku poni»ej. Rysunek 10: Schemat eksperymentu. Jako ¹ródªo ±wiatªa u»yty zostaª laser o mocy 30mW, emituj cy ±wiatªo podczerwone o dªugo±ci fali 780nm. Dodatkowo tu» za laserem ustawiono polaryzator, w celu wybrania polaryzacji, której faz zmienia modulator. Nast pnie wi zka byªa skupiana przez soczewk, przechodziªa w ognisku przez otwór o ±rednicy kilkudziesi ciu mikrometrów (ltrowanie przestrzenne), oraz dwie kolejne soczewki (rozpraszaj c i skupiaj c ), aby skolimowana i powi kszona o±wietli caªy modulator. Po odbiciu od modulatora (na rysunku dla prostoty przedstawiony jako transmisyjny), wi zka traaªa na teleksop pomniejszaj cy j dwa razy z ustawion po±rodku przesªon przepuszczaj c tylko pierwszy rz d ugi cia (liczba pikseli na pr»ek, a wi c te» staªa siatki dyfrakcyjnej tworzonej przez modulator byªa ustalona w caªym eksperymencie i wynosiªa 6, wi c pierwszy rz d nie zmieniaª poªo»enia). Rozmiar przesªony graª istotn rol, poniewa» musiaª by z jednaj strony jak najwi kszy (aby mo»na byªo zarejestrowa jak najwi cej cz sto±ci przestrzennych wi zki w pierwszym rz dzie), a drugiej strony jak najmniejszy,»eby nie przechodziªo przez ni ±wiatªo z innych rz dów ugi cia. Nast pnie wi zka traaªa na póªfalówk i polaryzuj c kostk ±wiatªodziel c. Dobieraj c ustawienie póªfalówki mo»na byªo regulowa stosunek nat»e«dwóch wi zek wychodz cych z beamsplittera. Jedna z tych wi zek traaªa bezpo±rednio na kamer CCD, ustawion w ognisku tylnej soczewki teleskopu, dzi ki czemu uzyskiwano na niej ostry obraz modulatora. Kamer ustawiono 18
19 dokªadnie w pªaszczy¹nie, gdzie powstaje obraz modulatora, dobieraj c jej poªo»enie tak, aby na obrazie przez ni rejestrowanym nie byªa widoczna dyfrakcja na kraw dziach modulatora. Druga cz ± wi zki wychodz cej z beamsplittera przechodziªa przez soczewk, i ogniskowaªa si bezpo±rednio na ±rodku innej matrycy CCD. Obydwie matryce CCD osªoni te zostaªy krótkimi, plastikowymi rurkami, które zapobiegaªy rejestrowaniu przez nie ±wiatªa pochodz cego z innego kierunku ni» oczekiwany. Ponadto u»ywano ró»nych kombinacji ltrów, ustalaj c w ka»dej sytuacji optymalne nat»enia wi zek padaj cych na kamery. 4.2 Maski fazowe Maski fazowe (obrazki wy±wietlane na modulatorze), dzi ki którym w pierwszym rz dzie ugi cia powstawaªa wi zka o» danej amplitudzie i fazie obliczano w nast puj cy sposób. Caªa powierzchnia modulatora zostaªa podzielona na kwadraty 6 na 6 pikseli, co w sumie daªo 320 na 180 du»ych pikseli - z tak rozdzielczo±ci zadawano faz i amplitud. Obrazek wy±wietlany na ka»dym z du»ych pikseli byª opisywany przez dwa parametry - amplitud i faz. Amplituda zmieniaªa si od 0 do 2π, i okre±laªa ró»nic pomi dzy maksimum i minimum liniowej fazy (nachylenie w kierunku poziomym), któr wy±wietlano na ka»dym z du»ych pikseli. Amplituda równa 0 odpowiadaªa pªaskiej fazie (wi zka padaj ca na piksel traa w zerowy rz d), natomiast maksymalna - fazie liniowej zmieniaj cej si od 0 do 2π na dªugo±ci du»ego piksela (wi zka padaj ca na piksel traa caªkowicie w pierwszy rz d). W ten sposób po odltrowaniu rz dów ugi cia innych ni» pierwszy przez przesªon byªo mo»liwe uzyskanie zadanego rozkªadu amplitudy wi zki. Faz regulowano dodaj c do ka»dego z du»ych pikseli (zawieraj cych faz liniow zmieniaj c si od 0 do amplitudy) pªaski podkªad, i bior c reszt z dzielenia przez 2π otrzymanych warto±ci. Rysunek 11: Przykªadowa maska fazowa - wytwarza wi zk gaussowsk w pierwszym rz dzie ugi cia W przypadkach, kiedy wy±wietlana byªa tylko liniowa maska fazowa, nie dzielono modulatora na du»e piksele - do fazy liniowej wysyªaj cej caªe ±wiatªo w pierwszy rz d (42,67 ró»nicy w poziomie szaro±ci (0-255) mi dzy s siednimi pikselami w poziomie, czyli 6 pikseli na zmian fazy o 2π) dodawano dodatkow faz liniow, po czym dopiero wtedy brano otrzymany rozkªad modulo 19
20 2π. Pozwoliªo to unikn niepotrzebnego zmniejszania rozdzielczo±ci, oraz rozproszenia ±wiatªa na kraw dziach du»ych pikseli. 4.3 Skalowanie obrazów z kamer Rejestruj c obraz z kamery otrzymujemy na ka»dym pikselu warto± proporcjonaln do ±redniego kwadratu amplitudy padaj cego ±wiatªa na obszarze piksela. Ze wzgl du na to, musimy stosowa dyskretn transformat Fouriera do analizy otrzymywanego sygnaªu - spróbkowanego pikselami matrycy CCD. Aby byªo mo»liwe wykorzystanie algorytmu opisanego w cz ±ci teoretycznej do odzyskania fazy na modulatorze z obrazów kamer, konieczne byªo uzyskanie z nich dwóch tablic punktów, które s sprz»one dyskretn transformat Fouriera. Zostaªo to zrealizowane w sposób opisany poni»ej. Najpierw rozwa»my obraz pochodz cy z kamery obrazuj cej powierzchni modulatora. Tablic punktów N na M (nazwijmy j E(x i, y j ) i=1,..,n;j=1,..,m ) do wykorzystania w algorytmie otrzymano wycinaj c piksele, na których byª widoczny modulator (na którym wy±wietlano siatk dyfrakcyjn, która posyªaªa caª wi zk padaj c w pierwszy rz d ugi cia). Otrzymano w rezultacie tablic M = 652 na N = 1139 pikseli. W celu uzyskania z kamery umieszczonej w ognisku soczewki tablicy warto±ci o tych samych wymiarach (oznaczmy j przez Ẽ(k xi, k yj ) i=1,..,n;j=1,..,m ), sprz»onej fourierowsko do poprzedniej wykorzystano opisan wcze±niej wªasno± DFT (The Shift Theorem, równanie 2). Zauwa»my,»e maksymalna faza liniowa, któr mo»emy doda do tablicy E(x i, y j ) (dla prostoty rozwa»my tylko kierunek poziomy pikseli) odpowiada ró»nicy od 0 do π w fazie mi dzy s siednimi pikselami, natomiast minimum to liniowa faza od 0 do 2π na caªej dªugo±ci tablicy E(x i, y j ) (czyli 2π/1139 ró»nicy mi dzy s siednimi pikselami), przy czym tablica Ẽ(k xi, k yj ) powinna si wtedy przesun o 1 piksel w poziomie. Wykorzystano to w ten sposób,»e do siatki dyfrakcyjnej na modulatorze dodano faz liniow odpowiadaj c ró»nicy 2π/1000 mi dzy pikselami modulatora 2π 1920 (i mi dzy pikselami kamery) i zmierzono, o ile ±rednio przesuwa to obraz na kamerze w ognisku soczewki (3.35 piksela kamery). St d otrzymano g sto± punktów tablicy Ẽ(k xi, k yj ) na matrycy kamery, czyli ustalono,»e w poziomie odlegªo± mi dzy punktami tablicy Ẽ(k xi, k yj ) odpowiada na kamerze 1.74 piksela, a pionie 3.1 piksela. Po wyznaczeniu na kamerze ±rodka tablicy Ẽ(k xi, k yj ) (poªo»enie ogniska wi zki z modulatora bez dodawania do siatki fazy liniowej), mo»na ju» ªatwo wyznaczy caª tablic Ẽ(k xi, k yj ). Jednak»e, nale»y jeszcze uwzgl dni fakt,»e oddzielaj c pierwszy rz d dyfrakcji od pozosta- ªych za pomoc przesªony obcinamy cz sto±ci przestrzenne w wi zce do niewielkiego wycinka wokóª k = 0, co sprawia,»e kamera w ognisku soczewki mo»e nie zarejestrowa caªej tablicy Ẽ(k xi, k yj ). Im mniejsza jest przesªona, tym mniejsz cz ± tablicy Ẽ(k xi, k yj ) mo»na zebra. Z drugiej strony, nadmierne zwi kszanie ±rednicy przesªony tak»e byªo niekorzystne, poniewa» je±li pojawiaj si wy»sze cz sto±ci przestrzenne w pierwszym rz dzie, to pojawiaj si tak»e w pozostaªych rz dach. Sprawia to,»e s siednie rz dy ugi cia zlewaj si w ognisku soczewki (czyli w pªaszczy¹nie przesªony), uniemo»liwiaj c skuteczne odltrowanie tylko pierwszego rz du. Zatem, optymaln ±rednic przesªony ustalono tak,»eby mo»na byªo na kamerze zarejestrowa ok 6% dªugo±ci i szeroko±ci tablicy Ẽ(k xi, k yj ). Ostatecznie, z obrazu na kamerze odzyskiwano tylko ±rodkow cz ± tablicy Ẽ(k xi, k yj ) na 108 punktów (wykorzystuj c sygnaª z obszaru kamery 333 na 336 pikseli), natomiast reszt tablicy wypeªniano zerami. 20
21 4.4 Testowanie dziaªania ukªadu Wpªyw poªo»enia wi zki gaussowskiej w pªaszczy¹nie modulatora na jej poªo-»enie w pªaszczy¹nie fourierowskiej W celu zbadania poprawno±ci dziaªania ukªadu wykonano pomiar, dzi ki któremu wyznaczono fazowy ksztaªt modulatora, czyli znieksztaªcenia frontu falowego wprowadzone przez nierówn powierzchni modulatora. Zauwa»my,»e odchylenia poªo»enia wi zki biegn cej od modulatora w pªaszczy¹nie fourierowskiej (w ognisku) s proporcjonalne do wielko±ci fazy liniowej na modulatorze, któr dodajemy do siatki dyfrakcyjnej. Zatem, dwuwymiarowe wektory odchylenia ogniska dla maªych wi zek wysyªanych do pierwszego rz du z okre±lonych punktów modulatora pozwoliªy wyznaczy gradient fazy w tych punktach, z czego mo»liwe byªo odzyskanie fazowego ksztaªtu modulatora. Eskperyment polegaª na wy±wietlaniu na modulatorze maski fazowej wytwarzaj cej w pierwszym rz dzie ugi cia wi zk gaussowsk o szeroko±ci kilkunastu du»ych pikseli w ró»nych miejscach modulatora (przeskanowano caªy), i pomiarze poªo»enia obrazu w pªaszczy¹nie fourierowskiej. W idealnym przypadku niezaburzonego frontu falowego, w ukªadzie nie powinni±my zaobserwowa»adnych zmian poªo»enia - wi zka niezale»nie od poªo»enia w pªaszczy¹nie modulatora powinna traa w ten sam punkt na kamerze w ognisku (odpowiadaj cy ±rodkowi tablicy Ẽ(k xi, k yj ) ). Kolejny rysunek przedstawia wyniki - fazowy ksztaªt modulatora obliczony na podstawie przesuni ogniska. Rysunek 12: Fazowy kszataªt modulatora Wpªyw fazy liniowej dodanej do wi zki gaussowskiej na poªo»enie obrazu w pªaszczy¹nie obrazowej Wykonano jeszcze jeden test dokªadno±ci ustawienia ukªadu, analogiczny do poprzedniego - zadano na modulatorze mask fazow wytwarzaj c wi zk gaussowsk na ±rodku z dodan do niej niewielk liniow faz, i mierzono poªo»enie obrazu wi zki na kamerze obrazuj cej modulator. W 21
22 idealnym przypadku (bez aberracji i z kamer ustawion dokªadnie w pªaszczy¹nie ogniskowej) poªo»enie to powinno pozostawa staªe. Poni»sze wykresy (rysunek 13) przedstawiaj poªo»enia wi zki (odchylenia w pikselach kamery od ±redniego poªo»enia) w zale»no±ci od liniowej fazy (podanej w ró»nicy mi dzy s siednimi pikselami modulatora w poziomie szaro±ci zmieniaj cym si od 0 do 1). Zmieniaj c faz w kierunku poziomym mierzono poziom skªadow poªo»enia (x), a w pionowym - pioniow (y). Wykryte odst pstwa zostaªy uznane za pomijalnie maªe. Rysunek 13: Odchylenie wi zki od ±redniego poªo»enia w zale»no±ci od dodanej fazy liniowej. 4.5 Ograniczenie dyfrakcyjne Ponadto przetestowano ukªad kolejny raz przez porównanie z ukªadem ograniczonym dyfrakcyjnie (brak aberracji i idealne ustawienie elementów), wykonuj c nast puj cy pomiar. Na modulatorze wy±wietlano maski fazowe wytwarzaj ce wi zki gaussowskie o ró»nych szeroko±ciach, i wykonywano pomiary szeroko±ci tych wi zek widocznych na obydwu kamerach (tutaj szeroko±ci nazywam szeroko± na poziomie e 2 ). W ukªadzie ograniczonym dyfrakcyjnie w rezultacie otrzymanoby zale»no± odwrotnej proporcjonalno±ci szeroko±ci wi zek na rejestrowanych przez obydwie kamery. Wynika to z wªasno±ci transformaty Fouriera - iloczyn szeroko±ci funkcji Gaussa, które s sprz»one transformat Fouriera wynosi 1/2. Zatem jest to sposób na sprawdzenie, czy obrazy na obydwu kamerach s rzeczywi±cie par funkcji sprz»onych transformat Fouriera. Niestety, im mniejsza wi zka gaussowska na modulatorze, tym mniej ±wiatªa dociera do kamer, zatem zmiana szeroko±ci wy±wietlanej wi zki wymagaªa za ka»dym razem dobrania czasów na±wietlania kazdej z kamer, a poni»ej pewnej szeroko±ci, pomiar staª si niemo»liwy ze wzgl du na ±wiatªo z innych rz dów ugi cia, które powodowaªo zakªócenia nie pozwalaj ce na wyznaczenie szeroko±ci du»ej wi zki o bardzo maªym nat»eniu (przy maksymalnym czasie na±wietlania) na kamerze w ognisku soczewki. Rysunek 14 przedstawia wyniki opisanego eksperymentu. Krzywa niebieska to szeroko± wi zki na kamerze obrazuj cej modulator, czyli na tablicy E(x i, y j ) (szeroko± na wi zki gaussowskiej w masce fazowej zmieniaªa si o staªy krok przy ka»dym kolejnym pomiarze), natomiast krzywa zielona skªada si z punktów proporcjonalnych do odwrotno±ci szeroko±ci z kamery obrazuj cej, czyli okre±la szeroko±ci, jakie powinny zosta uzyskane na kamerze w ognisku soczewki w idealnym przypadku. Natomiast krzywa zielona to rzeczywiste pomiary szeroko±ci wi zki padaj cej na kamer w ognisku (czyli szeroko±ci wi zki na tablicy Ẽ(k xi, k yj ) ). Pomiar szeroko±ci wykonywano wycinaj c z obrazu 22
23 kamery fragment zawieraj cy wi zk i dopasowuj c rozkªad gaussowki, którego szeroko± uznawano za wynik pomiaru. Tutaj szeroko±ci s mierzone w pikselach tablic E(x i, y j ) i Ẽ(k xi, k yj ), czyli obraz jest analizowany ju» po przej±ciu procedury skalowania. Rysunek 14: Ograniczenie dyfrakcyjne. Na podstawie wyników mo»na stwierdzi,»e ukªad niewiele odbiega od ograniczonego dyfrakcyjnie, a niewielkie odst pstwa mo»na wytªumaczy tym,»e dokªadne okre±lenie szeroko±ci wi zki gaussowskiej, która jest rz du wielko±ci 1 piksela jest praktycznie niemo»liwe. 4.6 Korekcja amplitudy Z uwagi na zastosowane przybli»enie,»e amplituda pr»ków siatki dyfrakcyjnej jest liniowo powi - zana z amplitud ±wiatªa, które jest wysyªane do pierwszego rz du ugi cia (chocia» w rzeczywisto±ci jest to zale»no± w ksztaªcie funkcji sinc), oraz niedoskonaªo±ci wi zki z lasera (wi zka padaj ca na modulator nie jest jednorodna, a ponadto rozkªad niejednorodno±ci nie jest stabilny w czasie), konieczne okazaªo si poprawianie rozkªadów amplitudy wi zek wytwarzanych w opisany wcze±niej sposób. Zostaªo to zrealizowane przy pomocy nast puj cej procedury. Obraz z kamery obrazuj cej modulator przeksztaªcono w ten sposób, aby rozmiarami odpowiadaª tablicy du»ych pikseli (a wi c i zadawanej tablicy amplitud), czyli 320 na 180 pikseli. Nast pnie dodawano do maski fazowej poprawk, b d c ró»nic mi dzy pocz tkow tablic amplitud (czyli docelowym rozkªadem), a rozkªadem uzyskanym z pomiarów, znormalizowan w ten sposób, aby maksimum nat»enia odpowiadaªo jedynce. W rezultacie otrzymano algorytm, który zwi kszaª amplitud z ba piªy na modulatorze w tych obszarach, gdzie rejestrowane nat»enie byªo za maªe, a zmniejszaª tam, gdzie za du»e (oczywi±cie proporcjonalnie do wielko±ci odchylenia od idealnego rozkªadu). Przykªad, jak wi zka dzi ki dziaªamiu algorytmu d»y do zadanego rozkªadu na ró»«ych etapach dziaªania programu przedstawiono poni»ej (rysunek 15) 23
24 5 Odzyskiwanie fazy Rysunek 15: Korekcja amplitudy - przekroje co kilka iteracji. W tym rozdziale zostanie opisane odzyskiwanie fazy wi zki w pªaszczy¹nie modulatora, w oparciu o rozkªady nat»enia ±wiatªa w tej samej pªaszczy¹nie oraz w pªaszczy¹nie fourierowsko sprz»onej. 5.1 Metoda Po opisanej poprzednio procedurze skalowania obrazów z kamer, obydwie tablice warto±ci pierwiastka nat»enia ±wiatªa E(x i, y j ) i Ẽ(k xi, k yj ) zostaªy wykorzystane jako tablice moduªów funkcji sprz»onych fourierowko do algorytmicznego odzyskiwania fazy. Jako faz pocz tkow algorytmu zadawano za ka»dym razem faz pªask - tablic zer. Zwykle otrzymane wyniki (otrzymana tablica fazy na modulatorze) nie zmieniaªy si w sposób znaczny powy»ej trzydziestej iteracji algorytmu, zatem stosowano w wi kszo±ci przypadków 50 iteracji. Ponadto, otrzymany wynik werykowano wykonuj c transformat Fouriera zmierzonej tablicy amplitud wi zki na modulatorze E(x i, y j ) z faz odzyskan za pomoc algorytmu, i porównywano jej moduª z tablic amplitud wi zki w ognisku soczewki, czyli Ẽ(k xi, k yj ). Poniewa» algorytm za ka»dym razem odzyskuje obydwie fazy, czyli tak»e faz wi zki w pªaszczy¹nie ogniskowej soczewki, mo»liwe byªo wykonanie jeszcze jednego podobnego testu - obliczenia odwrotnej transformaty Fouriera zmierzonej tablicy amplitud Ẽ(k xi, k yj ) razem z faz odzyskan algorytmem i porównanie wyniku z pierwiastkiem zmierzonego rozkªadu nat»enia ±wiatªa na modulatorze, czyli E(x i, y j ). W dalszej cz ±ci, za ka»dym razem, oprócz wyniku, czyli fazy na modulatorze zostan zaprezentowane tak»e wyniki tych testów. 5.2 Wi zka o staªej amplitudzie na caªym modulatorze W tym podrozdziale opisana zostaªa analiza za pomoc algorytmu (opisanego w rozdziale 2.4) tablic E(x i, y j ) i Ẽ(k xi, k yj ) uzyskanych dla maski fazowej odpowiadaj cej wi zce o jednorodnym nat»eniu w pierwszym rz dzie ugi cia. Niestety, jak wida w lewym górnym rogu rysunku 16 (gdzie znajduje si wyznaczona tablica E(x i, y j ) ), wi zka biegn ca od modulatora do kamery obrazuj cej znieksztaªcona jest przez pr»ki, pochodz ce od beamsplittera, które pojawiaj si tylko w jednej cz ±ci rozdzielanej wi zki, tj. wi zka padaj ca na kamer w pªaszczy¹nie fourierowskiej jest wolna od tego zaburzenia. Oznacza to,»e otrzymane z obrazów obydwu kamer tablice E(x i, y j ) i Ẽ(k xi, k yj ) mog odbiega od moduªów funkcji sprz»onych transformat Fouriera, wi c faza, której szukamy mo»e nie istnie i algorytm oczywi±cie nie zadziaªa tak, jak powinien. 24
25 Poni»ej (rysunek 16) przedstawiono w pierwszej kolumnie wyznaczone z obrazów kamer tablice analizowane algorytmem - E(x i, y j ) (u góry) i Ẽ(k xi, k yj ) (u doªu). Obraz z ogniska soczewki jest znacznie powi kszony, aby byª widoczny ksztaªt wi zki. Tablice E(x i, y j ) i Ẽ(k xi, k yj ) porównane zostaªy z (druga kolumna) rozkªadami odtworzonymi za pomoc fazy uzyskanej w wyniku dziaªania algorytmu, która znajduje si na rysunku 17. Rysunek 16: Wi zka o jednorodnej amplitudzie na caªym modulatorze, bez poprawiania pasków. W pierwszej kolumnie znajduj si tablica E(x i, y j ) (u góry) i ±rodkowa cz ± tablicy Ẽ(k xi, k yj ) (u doªu). Druga kolumna odpowiada analogicznym rozkªadom otrzymanym za pomoc algorytmu. Rysunek 16 przedstawia odzyskan algorytmem faz. Kolor biaªy odpowiada fazie 0, natomiast czarmy - fazie 2π. Zatem, ka»da zmiana od biaªego do czarnego przez szary oznacza ci gª fazy o 2π, natomiast skokowa zmiana koloru z biaªego na czarny wcale nie oznacza gwaªtownego skoku fazy. 25
26 Rysunek 17: Faza na modulatorze obliczona dla wi zki jednorodnej na caªym modulatorze, z niepoprawionymi paskami. Kolejny przedstawiony w podobny sposób pomiar (rysunki 18 i 19) ró»ni si od poprzedniego tym,»e podj to prób rozwi zania problemu pasków na kamerze obrazuj cej modulator. Zmierzono rozkªad pasków, i podzielono przez niego tablic E(x i, y j ) przed wykorzystaniem jej w algorytmie. W prawym górnym rogu rysunku 18 widoczny jest rozkªad ju» po podzieleniu. Od tego momentu wszystkie rozkªady nat»enia z kamery obrazuj cej modulator przed zastosowaniem algorytmu b d dzielone przez mierzony za ka»dym razem rozkªad pasków. Jak wida na rysunku, mo»na w ten sposób znacznie osªabi to zaburzenie. 26
27 Rysunek 18: Wi zka o jednorodnej amplitudzie na caªym modulatorze, po podzieleniu przez paski.w pierwszej kolumnie znajduj si tablica E(x i, y j ) (u góry) i ±rodkowa cz ± tablicy Ẽ(k xi, k yj ) (u doªu). Druga kolumna odpowiada analogicznym rozkªadom otrzymanym za pomoc algorytmu. Mo»na zauwa»y,»e otrzymany rozkªad fazy jest nieco bardziej pªaski ni» w poprzednim przypadku. Jednak, niepokoj ca wydaje si ró»nica pomi dzy rozkªadami amplitud - zmierzonym i obliczonym po podstawieniu do transformaty Fouriera otrzymanej z algorytmu fazy. Nale»y tu przypomnie,»e funkcja nieznikaj ca na brzegach przedziaªu próbkowania nie speªnia warunków potrzebnych do interpretowania wyników DFT jako próbek transformaty Fouriera, co jest podstaw dziaªania algorytmu odzyskiwania fazy. Je±li rozwa»ymy transformat Fouriera funkcji równej na caªej pªaszczy¹nie 1 (stosuj c DFT zakªadamy periodyczno± funkcji wej±ciowej, a odst pstwa od jednorodnego poziomu szaro±ci nie przekraczaj 10%), to powinni±my dosta delt Diraca - czyli jeden biaªy piksel na czarnym tle. Z danych wej±ciowych wida,»e obraz w ognisku nie przypomina jednego piksela, zatem prawdopodobnie analizowane przez algoytm tablice nie s dokªadnie sprz»one fourierowsko. 27
28 Rysunek 19: Faza na modulatorze obliczona dla wi zki jednorodnej na caªym modulatorze, z niepoprawionymi paskami. 5.3 Wi zka gaussowska Zastosowano tak»e algorytm do niewielkiej wi zki gaussowskiej, która speªnia warunek znikania za ko«cu przedziaªu. Tak jak wcze±niej, podzielono E(x i, y j ) przez paski przed zastosowaniem algorytmu. Jak wida algorytm nie jest w stanie (rysunek 20) znale¹ fazy, która dokªadnie speªnia nakªadane na ni warunki - odzyskane nat»enia ±wiatªa (transformaty Fouriera wynikowej fazy razem ze zmierzon w drugiej kamerze tablic moduªów) - dostajemy obraz, który jest znieksztaªcony. A dokªadniej, jak mo»na wywnioskowa z rysunku 20 - obraz, w którym brakuje niektórych punktów. 28
29 Rysunek 20: Wi zka gaussowska.w pierwszej kolumnie znajduj si tablica E(x i, y j ) (u góry) i ±rodkowa cz ± tablicy Ẽ(k xi, k yj ) (u doªu). Druga kolumna odpowiada analogicznym rozkªadom otrzymanym za pomoc algorytmu. Na rysunku 21 widoczna jest odzyskana dla wi zki gaussowskiej faza. Nale»y bra pod uwag tylko ±rodkow cz ± przedstawionego obrazu, poniewa» w pozostaªych cz ±ciach modulatora wi zka miaªa praktycznie zerowe nat»enie, wi c nie da si okre±li jej fazy. Jak mo»na zauwa»y, ±rodkowa cz ± nie odbiega du»o od fazy pªaskiej. Rysunek 21: Faza na modulatorze obliczona dla wi zki gaussowskiej 29
30 Analogiczny pomiar przeprowadzono dla wi zki w ksztaªcie obwarzanka (gaussowskiej znieksztaªconej otworem w ±rodku). Wyniki przedstawione sa na rysunkach 22 i 23. Jak wida, okazuje si,»e pomimo zaburze«, na tablicy nat»e«sprawdzaj cej algorytm tak»e jest wyra¹nie zostaª odtworzony spadek nat»enia ±wiatªa w okolicach ±rodka wi zki. Rysunek 22: Znieksztaªcona wi zka gaussowska.w pierwszej kolumnie znajduj si tablica E(x i, y j ) (u góry) i ±rodkowa cz ± tablicy Ẽ(k xi, k yj ) (u doªu). Druga kolumna odpowiada analogicznym rozkªadom otrzymanym za pomoc algorytmu. 30
31 Rysunek 23: Faza na modulatorze obliczona dla znieksztaªconej wi zki gaussowskiej 31
TESTOWANIE DZIAŠANIA PRZESTRZENNEGO MODULATORA FAZY WIATŠA
TESTOWANIE DZIAŠANIA PRZESTRZENNEGO MODULATORA FAZY WIATŠA Indywidualna Praca w Laboratorium Badawczym Michaª D browski Streszczenie Zbudowano i przetestowano ukªad umo»liwiaj cy przestrzenne ksztaªtowanie
BADANIE GEOMETRII WI ZKI POMPUJ CEJ W LASERZE Yb:KYW
BADANIE GEOMETRII WI ZKI POMPUJ CEJ W LASERZE Yb:KYW Indywidualna Praca w Laboratorium Badawczym Michaª D browski Streszczenie Wyznaczono geometri wi zki pompuj cej laser femtosekundowy z krysztaªem iterbu.
1 Trochoidalny selektor elektronów
1 Trochoidalny selektor elektronów W trochoidalnym selektorze elektronów TEM (Trochoidal Electron Monochromator) stosuje si skrzy»owane i jednorodne pola: elektryczne i magnetyczne. Jako pierwsi taki ukªad
LXIV OLIMPIADA FIZYCZNA ZAWODY III STOPNIA
Za zadanie D mo»na otrzyma maksymalnie 40 punktów. Zadanie D. Maj c do dyspozycji: LXIV OLIMPIADA FIZYCZNA ZAWODY III STOPNIA CZ DO WIADCZALNA generator napi cia o przebiegu sinusoidalnym o ustalonej amplitudzie
Optyka geometryczna. Soczewki. Marcin S. Ma kowicz. rok szk. 2009/2010. Zespóª Szkóª Ponadgimnazjalnych Nr 2 w Brzesku
skupiaj ce rozpraszaj ce Optyka geometryczna Zespóª Szkóª Ponadgimnazjalnych Nr 2 w Brzesku rok szk. 2009/2010 skupiaj ce rozpraszaj ce Spis tre±ci 1 Wprowadzenie 2 Ciekawostki 3 skupiaj ce Konstrukcja
Elementy geometrii w przestrzeni R 3
Elementy geometrii w przestrzeni R 3 Z.Šagodowski Politechnika Lubelska 29 maja 2016 Podstawowe denicje Wektorem nazywamy uporz dkowan par punktów (A,B) z których pierwszy nazywa si pocz tkiem a drugi
Ekstremalnie fajne równania
Ekstremalnie fajne równania ELEMENTY RACHUNKU WARIACYJNEGO Zaczniemy od ogólnych uwag nt. rachunku wariacyjnego, który jest bardzo przydatnym narz dziem mog cym posªu»y do rozwi zywania wielu problemów
FMZ10 K - Liniowy efekt elektrooptyczny
FMZ10 K - Liniowy efekt elektrooptyczny Materiaªy przeznaczone dla studentów kierunku: Zaawansowane Materiaªy i Nanotechnologia w Instytucie Fizyki UJ rok akademicki 009/010 prowadz cy: dr hab. Krzysztof
ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna
1 Bª dy i arytmetyka zmiennopozycyjna Liczby w pami ci komputera przedstawiamy w ukªadzie dwójkowym w postaci zmiennopozycyjnej Oznacza to,»e s one postaci ±m c, 01 m < 1, c min c c max, (1) gdzie m nazywamy
ANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ANALIZA NUMERYCZNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Metoda Eulera 3 1.1 zagadnienia brzegowe....................... 3 1.2 Zastosowanie ró»niczki...................... 4 1.3 Output do pliku
CAŠKOWANIE METODAMI MONTE CARLO Janusz Adamowski
III. CAŠKOWAIE METODAMI MOTE CARLO Janusz Adamowski 1 1 azwa metody Podstawowym zastosowaniem w zyce metody Monte Carlo (MC) jest opis zªo-»onych ukªadów zycznych o du»ej liczbie stopni swobody. Opis zªo»onych
1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0
1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f()=0 1.1 Metoda bisekcji Zaªó»my,»e funkcja f jest ci gªa w [a 0, b 0 ]. Pierwiastek jest w przedziale [a 0, b 0 ] gdy f(a 0 )f(b 0 ) < 0. (1) Ustalmy f(a 0
ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Statystyka matematyczna - ZSTA LMO
Statystyka matematyczna - ZSTA LMO Šukasz Smaga Wydziaª Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu Wykªad 4 Šukasz Smaga (WMI UAM) ZSTA LMO Wykªad 4 1 / 18 Wykªad 4 - zagadnienia
Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI Zastosowanie eliptycznych równa«ró»niczkowych
Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI 1 Rozdziaª 9 RÓWNANIA ELIPTYCZNE 9.1 Zastosowanie eliptycznych równa«ró»niczkowych cz stkowych 9.1.1 Problemy z warunkami brzegowymi W przestrzeni dwuwymiarowej
Rozwi zanie równania ró»niczkowego metod operatorow (zastosowanie transformaty Laplace'a).
Rozwi zania zada«z egzaminu podstawowego z Analizy matematycznej 2.3A (24/5). Rozwi zanie równania ró»niczkowego metod operatorow (zastosowanie transformaty Laplace'a). Zadanie P/4. Metod operatorow rozwi
WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14
WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA Grzegorz Szkibiel Wiosna 203/4 Spis tre±ci Kodowanie i dekodowanie 4. Kodowanie a szyfrowanie..................... 4.2 Podstawowe poj cia........................
LXV OLIMPIADA FIZYCZNA ZAWODY III STOPNIA
LXV OLIMPIADA FIZYCZNA ZAWODY III STOPNIA CZ DO WIADCZALNA Za zadanie do±wiadczalne mo»na otrzyma maksymalnie 40 punktów. Zadanie D. Rozgrzane wolframowe wªókno»arówki o temperaturze bezwzgl dnej T emituje
Elementy geometrii analitycznej w przestrzeni
Wykªad 3 Elementy geometrii analitycznej w przestrzeni W wykªadzie tym wi kszy nacisk zostaª poªo»ony raczej na intuicyjne rozumienie deniowanych poj, ni» ±cisªe ich zdeniowanie. Dlatego niniejszy wykªad
Liniowe zadania najmniejszych kwadratów
Rozdziaª 9 Liniowe zadania najmniejszych kwadratów Liniowe zadania najmniejszych kwadratów polega na znalezieniu x R n, który minimalizuje Ax b 2 dla danej macierzy A R m,n i wektora b R m. Zauwa»my,»e
Interpolacja funkcjami sklejanymi
Interpolacja funkcjami sklejanymi Funkcje sklejane: Zaªó»my,»e mamy n + 1 w zªów t 0, t 1,, t n takich,»e t 0 < t 1 < < t n Dla danej liczby caªkowitej, nieujemnej k funkcj sklejan stopnia k nazywamy tak
ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Ukªady równa«liniowych
dr Krzysztof yjewski Mechatronika; S-I 0 in» 7 listopada 206 Ukªady równa«liniowych Informacje pomocnicze Denicja Ogólna posta ukªadu m równa«liniowych z n niewiadomymi x, x, x n, gdzie m, n N jest nast
XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne
1 XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne Kategoria: klasa VIII szkoªy podstawowej i III gimnazjum Olsztyn, 16 maja 2019r. Zad. 1. Udowodnij,»e dla dowolnych liczb rzeczywistych x, y, z speªniaj cych
Lekcja 9 - LICZBY LOSOWE, ZMIENNE
Lekcja 9 - LICZBY LOSOWE, ZMIENNE I STAŠE 1 Liczby losowe Czasami spotkamy si z tak sytuacj,»e b dziemy potrzebowa by program za nas wylosowaª jak ± liczb. U»yjemy do tego polecenia: - liczba losowa Sprawd¹my
5. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach
Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach ( Niezale»ne szkody maja rozkªady P (X i = k) = exp( 1)/k!, P (Y i = k) = 4+k ) k (1/3) 5 (/3) k, k = 0, 1,.... Niech S = X 1 +... + X 500 + Y 1 +... + Y 500. Skªadka
Proste modele o zªo»onej dynamice
Proste modele o zªo»onej dynamice czyli krótki wst p do teorii chaosu Tomasz Rodak Festiwal Nauki, Techniki i Sztuki 2018 April 17, 2018 Dyskretny model pojedynczej populacji Rozwa»my pojedyncz populacj
wiczenie nr 3 z przedmiotu Metody prognozowania kwiecie«2015 r. Metodyka bada«do±wiadczalnych dr hab. in». Sebastian Skoczypiec Cel wiczenia Zaªo»enia
wiczenie nr 3 z przedmiotu Metody prognozowania kwiecie«2015 r. wiczenia 1 2 do wiczenia 3 4 Badanie do±wiadczalne 5 pomiarów 6 7 Cel Celem wiczenia jest zapoznanie studentów z etapami przygotowania i
Wektory w przestrzeni
Wektory w przestrzeni Informacje pomocnicze Denicja 1. Wektorem nazywamy uporz dkowan par punktów. Pierwszy z tych punktów nazywamy pocz tkiem wektora albo punktem zaczepienia wektora, a drugi - ko«cem
Zadania z z matematyki dla studentów gospodarki przestrzennej UŠ. Marek Majewski Aktualizacja: 31 pa¹dziernika 2006
Zadania z z matematyki dla studentów gospodarki przestrzennej UŠ Marek Majewski Aktualizacja: 1 pa¹dziernika 006 Spis tre±ci 1 Macierze dziaªania na macierzach. Wyznaczniki 1 Macierz odwrotna. Rz d macierzy
Uczenie Wielowarstwowych Sieci Neuronów o
Plan uczenie neuronu o ci gªej funkcji aktywacji uczenie jednowarstwowej sieci neuronów o ci gªej funkcji aktywacji uczenie sieci wielowarstwowej - metoda propagacji wstecznej neuronu o ci gªej funkcji
1 Elektrostatyka. 1.1 Wst p teoretyczny
Elektrostatyka. Wst p teoretyczny Dwa ªadunki elektryczne q i q 2 wytwarzaj pole elektryczne i za po±rednictwem tego pola odziaªuj na siebie wzajemnie z pewn siª. Je»eli pole elektryczne wytworzone jest
przewidywania zapotrzebowania na moc elektryczn
do Wykorzystanie do na moc elektryczn Instytut Techniki Cieplnej Politechnika Warszawska Slide 1 of 20 do Coraz bardziej popularne staj si zagadnienia zwi zane z prac ¹ródªa energii elektrycznej (i cieplnej)
Przetwarzanie sygnaªów
Przetwarzanie sygnaªów Wykªad 8 - Wst p do obrazów 2D Marcin Wo¹niak, Dawid Poªap Przetwarzanie sygnaªów Pa¹dziernik, 2018 1 / 27 Plan wykªadu 1 Informacje wstepne 2 Przetwarzanie obrazu 3 Wizja komputerowa
Zasilacz stabilizowany 12V
Zasilacz stabilizowany 12V Marcin Polkowski marcin@polkowski.eu 3 grudnia 2007 Spis tre±ci 1 Wprowadzenie 2 2 Wykonane pomiary 2 2.1 Charakterystyka napi ciowa....................................... 2
Arkusz maturalny. Šukasz Dawidowski. 25 kwietnia 2016r. Powtórki maturalne
Arkusz maturalny Šukasz Dawidowski Powtórki maturalne 25 kwietnia 2016r. Odwrotno±ci liczby rzeczywistej 1. 9 8 2. 0, (1) 3. 8 9 4. 0, (8) 3 4 4 4 1 jest liczba Odwrotno±ci liczby rzeczywistej 3 4 4 4
1 a + b 1 = 1 a + 1 b 1. (a + b 1)(a + b ab) = ab, (a + b)(a + b ab 1) = 0, (a + b)[a(1 b) + (b 1)] = 0,
XIII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne. Olsztyn 2015 Rozwi zania zada«dla szkóª ponadgimnazjalnych ZADANIE 1 Zakªadamy,»e a, b 0, 1 i a + b 1. Wykaza,»e z równo±ci wynika,»e a = -b 1 a + b 1 = 1
Ciaªa i wielomiany. 1 Denicja ciaªa. Ciaªa i wielomiany 1
Ciaªa i wielomiany 1 Ciaªa i wielomiany 1 Denicja ciaªa Niech F b dzie zbiorem, i niech + (dodawanie) oraz (mno»enie) b d dziaªaniami na zbiorze F. Denicja. Zbiór F wraz z dziaªaniami + i nazywamy ciaªem,
Opis matematyczny ukªadów liniowych
Rozdziaª 1 Opis matematyczny ukªadów liniowych Autorzy: Alicja Golnik 1.1 Formy opisu ukªadów dynamicznych 1.1.1 Liniowe równanie ró»niczkowe Podstawow metod przedstawienia procesu dynamicznego jest zbiór
Krzywe i powierzchnie stopnia drugiego
Krzywe i powierzchnie stopnia drugiego Iwona Malinowska, Zbigniew Šagodowski 25 maja 2015 I. Malinowska, Z. Lagodowski Geometria 25 maja 2015 1 / 30 Rozwa»my dwie proste przecinaj ce si pod k tem α, 0
X WARMI SKO-MAZURSKIE ZAWODY MATEMATYCZNE 18 maja 2012 (szkoªy ponadgimnazjalne)
X WARMI SKO-MAZURSKIE ZAWODY MATEMATYCZNE 18 maja 2012 (szkoªy ponadgimnazjalne) Zadanie 1 Obecnie u»ywane tablice rejestracyjne wydawane s od 1 maja 2000r. Numery rejestracyjne aut s tworzone ze zbioru
ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Wykªad 10. Spis tre±ci. 1 Niesko«czona studnia potencjaªu. Fizyka 2 (Informatyka - EEIiA 2006/07) c Mariusz Krasi«ski 2007
Wykªad 10 Fizyka 2 (Informatyka - EEIiA 2006/07) 08 05 2007 c Mariusz Krasi«ski 2007 Spis tre±ci 1 Niesko«czona studnia potencjaªu 1 2 Laser 3 2.1 Emisja spontaniczna...........................................
Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze
Funkcje, wielomiany Informacje pomocnicze Przydatne wzory: (a + b) 2 = a 2 + 2ab + b 2 (a b) 2 = a 2 2ab + b 2 (a + b) 3 = a 3 + 3a 2 b + 3ab 2 + b 3 (a b) 3 = a 3 3a 2 b + 3ab 2 b 3 a 2 b 2 = (a + b)(a
Wst p do sieci neuronowych 2010/2011 wykªad 7 Algorytm propagacji wstecznej cd.
Wst p do sieci neuronowych 2010/2011 wykªad 7 Algorytm propagacji wstecznej cd. M. Czoków, J. Piersa Faculty of Mathematics and Computer Science, Nicolaus Copernicus University, Toru«, Poland 2010-11-23
Dyskretyzacja i kwantyzacja obrazów
Laboratorium: Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnaªów Dyskretyzacja i kwantyzacja obrazów 1 Cel i zakres wiczenia Celem wiczenia jest zapoznanie si z procesami dyskretyzacji i kwantyzacji, oraz ze zjawiskami
Wyznaczanie krzywej rotacji Galaktyki na podstawie danych z teleskopu RT3
Wyznaczanie krzywej rotacji Galaktyki na podstawie danych z teleskopu RT3 Michaª Litwicki, Michalina Grubecka, Ewelina Obrzud, Tomasz Dziaªa, Maciej Winiarski, Dajana Olech 27 sierpnia 2012 Prowadz cy:
x y x y x y x + y x y
Algebra logiki 1 W zbiorze {0, 1} okre±lamy dziaªania dwuargumentowe,, +, oraz dziaªanie jednoargumentowe ( ). Dziaªanie x + y nazywamy dodawaniem modulo 2, a dziaªanie x y nazywamy kresk Sheera. x x 0
1 Przypomnienie wiadomo±ci ze szkoªy ±redniej. Rozwi zywanie prostych równa«i nierówno±ci
Zebraª do celów edukacyjnych od wykªadowców PK, z ró»nych podr czników Maciej Zakarczemny 1 Przypomnienie wiadomo±ci ze szkoªy ±redniej Rozwi zywanie prostych równa«i nierówno±ci dotycz cych funkcji elementarnych,
Cyfrowe Ukªady Scalone
Cyfrowe Ukªady Scalone Marcin Polkowski marcin@polkowski.eu 7 listopada 2007 Spis tre±ci 1 Wprowadzenie 2 2 Zadania ukªadu 2 3 Wykorzystane moduªy elektroniczne 3 3.1 7493 - cztero bitowy licznik binarny..................................
Caªkowanie numeryczne - porównanie skuteczno±ci metody prostokatów, metody trapezów oraz metody Simpsona
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisªawa Staszica w Krakowie Wydziaª Fizyki i Informatyki Stosowanej Krzysztof Grz dziel kierunek studiów: informatyka stosowana Caªkowanie numeryczne - porównanie skuteczno±ci
WFiIS Imi i nazwisko: Rok: Zespóª: Nr wiczenia: Fizyka Dominik Przyborowski IV 5 22 J drowa Katarzyna Wolska
WFiIS Imi i nazwisko: Rok: Zespóª: Nr wiczenia: Fizyka Dominik Przyborowski IV 5 22 J drowa Katarzyna Wolska Temat wiczenia: Wyznaczanie stosunku przekrojów czynnych na aktywacj neutronami termicznymi
Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór ϱ X X.
Relacje 1 Relacj n-argumentow nazywamy podzbiór ϱ X 1 X 2... X n. Je±li ϱ X Y jest relacj dwuargumentow (binarn ), to zamiast (x, y) ϱ piszemy xϱy. Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór
Ekonometria. wiczenia 1 Regresja liniowa i MNK. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej
Ekonometria wiczenia 1 Regresja liniowa i MNK (1) Ekonometria 1 / 25 Plan wicze«1 Ekonometria czyli...? 2 Obja±niamy ceny wina 3 Zadania z podr cznika (1) Ekonometria 2 / 25 Plan prezentacji 1 Ekonometria
Numeryczne zadanie wªasne
Rozdziaª 11 Numeryczne zadanie wªasne W tym rozdziale zajmiemy si symetrycznym zadaniem wªasnym, tzn. zadaniem znajdowania warto±ci i/lub wektorów wªasnych dla macierzy symetrycznej A = A T. W zadaniach
Lekcja 8 - ANIMACJA. 1 Polecenia. 2 Typy animacji. 3 Pierwsza animacja - Mrugaj ca twarz
Lekcja 8 - ANIMACJA 1 Polecenia Za pomoc Baltiego mo»emy tworzy animacj, tzn. sprawia by obraz na ekranie wygl daª jakby si poruszaª. Do animowania przedmiotów i tworzenia animacji posªu» nam polecenia
Metodydowodzenia twierdzeń
1 Metodydowodzenia twierdzeń Przez zdanie rozumiemy dowolne stwierdzenie, które jest albo prawdziwe, albo faªszywe (nie mo»e by ono jednocze±nie prawdziwe i faªszywe). Tradycyjnie b dziemy u»ywali maªych
r = x x2 2 + x2 3.
Przestrze«aniczna Def. 1. Przestrzeni aniczn zwi zan z przestrzeni liniow V nazywamy dowolny niepusty zbiór P z dziaªaniem ω : P P V (które dowolnej parze elementów zbioru P przyporz dkowuje wektor z przestrzeni
Zagadnienia na wej±ciówki z matematyki Technologia Chemiczna
Zagadnienia na wej±ciówki z matematyki Technologia Chemiczna 1. Podaj denicj liczby zespolonej. 2. Jak obliczy sum /iloczyn dwóch liczb zespolonych w postaci algebraicznej? 3. Co to jest liczba urojona?
PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow V, o wymiarze dim V = n < nad ciaªem F mo»na jednoznacznie odwzorowa na przestrze«f n n-ek uporz dkowanych:
Plan Spis tre±ci 1 Homomorzm 1 1.1 Macierz homomorzmu....................... 2 1.2 Dziaªania............................... 3 2 Ukªady równa«6 3 Zadania 8 1 Homomorzm PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow
2. L(a u) = al( u) dla dowolnych u U i a R. Uwaga 1. Warunki 1., 2. mo»na zast pi jednym warunkiem: L(a u + b v) = al( u) + bl( v)
Przeksztaªcenia liniowe Def 1 Przeksztaªceniem liniowym (homomorzmem liniowym) rzeczywistych przestrzeni liniowych U i V nazywamy dowoln funkcj L : U V speªniaj c warunki: 1 L( u + v) = L( u) + L( v) dla
Informacje pomocnicze
Funkcje wymierne. Równania i nierówno±ci wymierne Denicja. (uªamki proste) Wyra»enia postaci Informacje pomocnicze A gdzie A d e R n N (dx e) n nazywamy uªamkami prostymi pierwszego rodzaju. Wyra»enia
ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15
ARYTMETYKA MODULARNA Grzegorz Szkibiel Wiosna 2014/15 Spis tre±ci 1 Denicja kongruencji i jej podstawowe wªasno±ci 3 2 Systemy pozycyjne 8 3 Elementy odwrotne 12 4 Pewne zastosowania elementów odwrotnych
Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.
Wykªad jest prowadzony w oparciu o podr cznik Analiza matematyczna 2. Denicje, twierdzenia, wzory M. Gewerta i Z. Skoczylasa. Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych. Denicja Mówimy,»e funkcja
Interpolacja Lagrange'a, bazy wielomianów
Rozdziaª 4 Interpolacja Lagrange'a, bazy wielomianów W tym rozdziale zajmiemy si interpolacj wielomianow. Zadanie interpolacji wielomianowej polega na znalezieniu wielomianu stopnia nie wi kszego od n,
Lab. 02: Algorytm Schrage
Lab. 02: Algorytm Schrage Andrzej Gnatowski 5 kwietnia 2015 1 Opis zadania Celem zadania laboratoryjnego jest zapoznanie si z jednym z przybli»onych algorytmów sªu» cych do szukania rozwi za«znanego z
Rachunek caªkowy funkcji wielu zmiennych
Rachunek caªkowy funkcji wielu zmiennych I. Malinowska, Z. Šagodowski Politechnika Lubelska 8 czerwca 2015 Caªka iterowana podwójna Denicja Je»eli funkcja f jest ci gªa na prostok cie P = {(x, y) : a x
Materiaªy do Repetytorium z matematyki
Materiaªy do Repetytorium z matematyki 0/0 Dziaªania na liczbach wymiernych i niewymiernych wiczenie Obliczy + 4 + 4 5. ( + ) ( 4 + 4 5). ( : ) ( : 4) 4 5 6. 7. { [ 7 4 ( 0 7) ] ( } : 5) : 0 75 ( 8) (
Listy Inne przykªady Rozwi zywanie problemów. Listy w Mathematice. Marcin Karcz. Wydziaª Matematyki, Fizyki i Informatyki.
Wydziaª Matematyki, Fizyki i Informatyki 10 marca 2008 Spis tre±ci Listy 1 Listy 2 3 Co to jest lista? Listy List w Mathematice jest wyra»enie oddzielone przecinkami i zamkni te w { klamrach }. Elementy
c Marcin Sydow Przepªywy Grafy i Zastosowania Podsumowanie 12: Przepªywy w sieciach
12: w sieciach Spis zagadnie«sieci przepªywowe przepªywy w sieciach ±cie»ka powi kszaj ca tw. Forda-Fulkersona Znajdowanie maksymalnego przepªywu Zastosowania przepªywów Sieci przepªywowe Sie przepªywowa
3. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka
EGZAMIN MAGISTERSKI, 26.06.2017 Biomatematyka 1. (8 punktów) Rozwój wielko±ci pewnej populacji jest opisany równaniem: dn dt = rn(t) (1 + an(t), b gdzie N(t) jest wielko±ci populacji w chwili t, natomiast
Rozdziaª 13. Przykªadowe projekty zaliczeniowe
Rozdziaª 13 Przykªadowe projekty zaliczeniowe W tej cz ±ci skryptu przedstawimy przykªady projektów na zaliczenia zaj z laboratorium komputerowego z matematyki obliczeniowej. Projekty mo»na potraktowa
Ekonometria Bayesowska
Ekonometria Bayesowska Wykªad 6: Bayesowskie ª czenie wiedzy (6) Ekonometria Bayesowska 1 / 21 Plan wykªadu 1 Wprowadzenie 2 Oczekiwana wielko± modelu 3 Losowanie próby modeli 4 wiczenia w R (6) Ekonometria
Zbiory i odwzorowania
Zbiory i odwzorowania 1 Sposoby okre±lania zbiorów 1) Zbiór wszystkich elementów postaci f(t), gdzie t przebiega zbiór T : {f(t); t T }. 2) Zbiór wszystkich elementów x zbioru X speªniaj cych warunek ϕ(x):
Ukªady równa«liniowych - rozkªady typu LU i LL'
Rozdziaª 9 Ukªady równa«liniowych - rozkªady typu LU i LL' W tym rozdziale zapoznamy si z metodami sªu» cych do rozwi zywania ukªadów równa«liniowych przy pomocy uzyskiwaniu odpowiednich rozkªadów macierzy
Lekcja 3 - BANKI I NOWE PRZEDMIOTY
Lekcja 3 - BANKI I NOWE PRZEDMIOTY Wiemy ju» co to s banki przedmiotów i potramy z nich korzysta. Dowiedzieli±my si te»,»e mo»emy tworzy nowe przedmioty, a nawet caªe banki przedmiotów. Na tej lekcji zajmiemy
Wielomiany o wspóªczynnikach rzeczywistych
Wielomiany o wspóªczynnikach rzeczywistych Wielomian: W (x) = a n x n + a n 1 x n 1 + a n 2 x n 2 +... + a 2 x 2 + a 1 x + a 0 wspóªczynniki wielomianu: a 0, a 1, a 2,..., a n 1, a n ; wyraz wolny: a 0
Biostatystyka, # 4 /Weterynaria I/
Biostatystyka, # 4 /Weterynaria I/ dr n. mat. Zdzisªaw Otachel Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie Katedra Zastosowa«Matematyki i Informatyki ul. Gª boka 28, bud. CIW, p. 221 e-mail: zdzislaw.otachel@up.lublin.pl
Stereometria (geometria przestrzenna)
Stereometria (geometria przestrzenna) Wzajemne poªo»enie prostych w przestrzeni Stereometria jest dziaªem geometrii, którego przedmiotem bada«s bryªy przestrzenne oraz ich wªa±ciwo±ci. Na pocz tek omówimy
Lekcja 3 Banki i nowe przedmioty
Lekcja 3 Banki i nowe przedmioty Akademia im. Jana Dªugosza w Cz stochowie Banki przedmiotów Co ju» wiemy? co to s banki przedmiotów w Baltie potramy korzysta z banków przedmiotów mo»emy tworzy nowe przedmioty
MATEMATYKA 4 INSTYTUT MEDICUS FUNKCJA KWADRATOWA. Kurs przygotowawczy na studia medyczne. Rok szkolny 2010/2011. tel. 0501 38 39 55 www.medicus.edu.
INSTYTUT MEDICUS Kurs przygotowawczy na studia medyczne Rok szkolny 00/0 tel. 050 38 39 55 www.medicus.edu.pl MATEMATYKA 4 FUNKCJA KWADRATOWA Funkcją kwadratową lub trójmianem kwadratowym nazywamy funkcję
Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych.
Wykªad jest prowadzony w oparciu o podr cznik Analiza matematyczna 2. Denicje, twierdzenia, wzory M. Gewerta i Z. Skoczylasa. Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych. Zbiory na pªaszczy¹nie i w przestrzeni.
Metody probablistyczne i statystyka stosowana
Politechnika Wrocªawska - Wydziaª Podstawowych Problemów Techniki - 011 Metody probablistyczne i statystyka stosowana prowadz cy: dr hab. in». Krzysztof Szajowski opracowanie: Tomasz Kusienicki* κ 17801
Macierze i Wyznaczniki
Macierze i Wyznaczniki Kilka wzorów i informacji pomocniczych: Denicja 1. Tablic nast puj cej postaci a 11 a 12... a 1n a 21 a 22... a 2n A =... a m1 a m2... a mn nazywamy macierz o m wierszach i n kolumnach,
Funkcje wielu zmiennych
Funkcje wielu zmiennych Informacje pomocnicze Denicja 1 Niech funkcja f(x, y) b dzie okre±lona przynajmniej na otoczeniu punktu (x 0, y 0 ) Pochodn cz stkow pierwszego rz du funkcji dwóch zmiennych wzgl
mgr inż. Grzegorz Kraszewski SYSTEMY MULTIMEDIALNE wykład 6, strona 1. Format JPEG
mgr inż. Grzegorz Kraszewski SYSTEMY MULTIMEDIALNE wykład 6, strona 1. Format JPEG Cechy formatu JPEG Schemat blokowy kompresora Transformacja koloru Obniżenie rozdzielczości chrominancji Podział na bloki
det A := a 11, ( 1) 1+j a 1j det A 1j, a 11 a 12 a 21 a 22 Wn. 1 (Wyznacznik macierzy stopnia 2:). = a 11a 22 a 33 +a 12 a 23 a 31 +a 13 a 21 a 32
Wyznacznik Def Wyznacznikiem macierzy kwadratowej nazywamy funkcj, która ka»dej macierzy A = (a ij ) przyporz dkowuje liczb det A zgodnie z nast puj cym schematem indukcyjnym: Dla macierzy A = (a ) stopnia
Przetwarzanie bazuj ce na linii opó niaj cej
Przetwarzanie bazuj ce na linii opó niaj cej Przetwarzanie bazuj ce na linii opó niaj cej obejmuje kilka zagadnie. W niniejszym podrozdziale zostan omówione zagadnienia zarówno bazuj ce na linii opó niaj
Metody numeryczne. Wst p do metod numerycznych. Dawid Rasaªa. January 9, 2012. Dawid Rasaªa Metody numeryczne 1 / 9
Metody numeryczne Wst p do metod numerycznych Dawid Rasaªa January 9, 2012 Dawid Rasaªa Metody numeryczne 1 / 9 Metody numeryczne Czym s metody numeryczne? Istota metod numerycznych Metody numeryczne s
Lekcja 9 Liczby losowe, zmienne, staªe
Lekcja 9 Liczby losowe, zmienne, staªe Akademia im. Jana Dªugosza w Cz stochowie Liczby losowe Czasami potrzebujemy by program za nas wylosowaª liczb. U»yjemy do tego polecenia liczba losowa: Liczby losowe
1 Granice funkcji wielu zmiennych.
AM WNE 008/009. Odpowiedzi do zada«przygotowawczych do czwartego kolokwium. Granice funkcji wielu zmiennych. Zadanie. Zadanie. Pochodne. (a) 0, Granica nie istnieje, (c) Granica nie istnieje, (d) Granica
Optyka geometryczna. Zwierciadªa. Marcin S. Ma kowicz. rok szk. 2009/2010. Zespóª Szkóª Ponadgimnazjalnych Nr 2 w Brzesku
Optyka geometryczna Zespóª Szkóª Ponadgimnazjalnych Nr 2 w Brzesku rok szk. 2009/2010 Spis tre±ci 1 2 Jak konstuowa obraz w zwierciadle pªaskim 3 Konstrukcja obrazu w zwierciadle kulistym wkl sªym Równanie
P tle. Rozdziaª Wst p. 4.2 P tle P tla for(...);
Rozdziaª 4 P tle 4.1 Wst p Niniejszy rozdziaª zawiera opis p tli w j zyku C, wraz z przykªadowymi programami oraz ich obja±nieniem. 4.2 P tle P tla to element j zyka programowania, pozwalaj cy na wielokrotne,
Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów
Kierunek: Automatyka i Robotyka, II rok Wprowadzenie PWSZ Gªogów, 2009 Plan wykªadów Wprowadzenie, podanie zagadnie«, poj cie metody numerycznej i algorytmu numerycznego, obszar zainteresowa«i stosowalno±ci
2 Liczby rzeczywiste - cz. 2
2 Liczby rzeczywiste - cz. 2 W tej lekcji omówimy pozostaªe tematy zwi zane z liczbami rzeczywistymi. 2. Przedziaªy liczbowe Wyró»niamy nast puj ce rodzaje przedziaªów liczbowych: (a) przedziaªy ograniczone:
Aproksymacja funkcji metod najmniejszych kwadratów
Aproksymacja funkcji metod najmniejszych kwadratów Teoria Interpolacja polega na znajdowaniu krzywej przechodz cej przez wszystkie w zªy. Zdarzaj si jednak sytuacje, w których dane te mog by obarczone
Macierze i Wyznaczniki
dr Krzysztof yjewski Mechatronika; S-I.in». 5 pa¹dziernika 6 Macierze i Wyznaczniki Kilka wzorów i informacji pomocniczych: Denicja. Tablic nast puj cej postaci a a... a n a a... a n A =... a m a m...
JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1. JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1
J zyki formalne i operacje na j zykach J zyki formalne s abstrakcyjnie zbiorami sªów nad alfabetem sko«czonym Σ. J zyk formalny L to opis pewnego problemu decyzyjnego: sªowa to kody instancji (wej±cia)
Dokªadny jak komputer?
Dokªadny jak komputer? Czyli dlaczego 2 + 2 = 5? Piotr Fulma«ski Wydziaª Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Šódzki, Polska http://math.uni.lodz.pl/~fulmanp/zajecia/prezentacja/festiwalnauki2013/ 17