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临界磁场强度$B_c$与温度$T$之间的关系为:
B_c(T)= B_0 \cdot (1 - T^2/T_c^2)Bc(T)=B0??(1??T2/Tc2)。
许青舟打开电脑,进入python,将这个温度依赖的临界磁场强度代入到临界电流密度的模型中。
Bc = B0 *(1 -(T/Tc)**2)#计算临界磁场强度
if Bc
raise ValueError(“Temperature is too high for superconductivity.“)
Jc = J0 *(1 - B / Bc)**n
return Jc
...
许青舟把数值带入进入之后,突然发现有好几组数据异常。
(B, T, J0=1e10, B0=12, Tc=4, n=1)
输出的数值,n应该是2。
n是电流密度随磁场强度下降的速度,这意味着22号样品第10次测试时出现问题。
自习室中,除了许青舟,还有一位奋战的男生,看着许青舟身前摆满各种数据,还有厚厚的草稿纸,上面写着密密麻麻的计算。
男生忍不住一阵感慨,这是从哪里冒出来的大神。
他连续两天都在自习室遇到这人了,似乎在做一个极其艰难的验算。
男生深吸一口气,打起精神,心中突然有了胜负欲。
学习上比不过,熬夜上课不能输!
这头,许青舟完全没注意到男生奇异的目光,他已经开始详细筛查各项数据,首先检查模型,模型没问题就检查数据,时间,磁场强度...
在22号样品之后的数据,带入进去,也存在少量问题。
是,如果按照现在的实验继续进行下去,到80号样品的时候,各方面数据似乎都在稳中向好,可一旦往后,到100号样品,n的值就会变成0了。
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