The following data is obtained from

The following data is obtained from an experiment aimed at measuring the spring constant of a given spring. Different masses m are hung from the spring and the corresponding deflections δ of the spring from its unstretched configuration are measured. From physics, we know that F = kδ and here F = mg. Thus, we can find k from the relationship k = mg/δ. Here, however, we are going to find k by plotting the experimental data, fitting the best straight-line (we know that the relationship between δ and F is linear) through the data, and then measuring the slope of the best-fit line.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ข้อมูลต่อไปนี้จะได้รับจากการทดสอบที่มุ่งวัดค่าคงสปริงสปริงกำหนด จึงแตกต่างกันมวล m ที่แขวนจากฤดูใบไม้ผลิ และวัดδ deflections สอดคล้องกันของฤดูใบไม้ผลิจากกำหนดค่าของ unstretched จากฟิสิกส์ เรารู้ว่า F = kδ และนี่ F = mg ดังนั้น เราสามารถหา k จาก k ความสัมพันธ์ = mg/δ ที่นี่ อย่างไรก็ตาม เราจะไปหา k โดยการพล็อตข้อมูลทดลอง fitting ดีที่สุดแบบเส้นตรง (เรารู้ว่า ความสัมพันธ์ระหว่างδ F เป็นเส้นตรง) ผ่านข้อมูล และวัดความชันของเส้นทีมที่ดีที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อมูลต่อไปนี้จะได้รับจากการทดลองมุ่งเป้าไปที่วัดอย่างต่อเนื่องฤดูใบไม้ผลิของฤดูใบไม้ผลิที่กำหนด Di FF ต่างกันฝูงเมตรจะแขวนจากฤดูใบไม้ผลิและสอดคล้องกันที่ฟลอริด้า ections δของฤดูใบไม้ผลิจากไฟล์โครงสร้าง Con Fi ของ unstretched จะวัด จากฟิสิกส์เรารู้ว่า F = kδและนี่คือ F = mg ดังนั้นเราจึงสามารถ fi ND K จากความสัมพันธ์ K = mg / δ นี่ แต่เราจะไปยัง FI ND K โดยวางแผนการทดลอง, Fi ระบบที่ดีที่สุดเส้นตรง (เรารู้ว่าความสัมพันธ์ระหว่างδและ F เป็นเชิงเส้น) ผ่านข้อมูลและจากนั้นวัดความลาดชันของ best- Fi T บรรทัด .

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อมูลต่อไปนี้ได้มาจากการทดลอง เพื่อวัดสปริงค่าคงที่ของรับฤดูใบไม้ผลิ ดิ ff erent มวล m แขวนจากฤดูใบไม้ผลิและสอดคล้องกัน เดอ fl ections δของฤดูใบไม้ผลิจาก unstretched con guration จึงจะวัด จากฟิสิกส์ เรารู้ว่า F = k δและ F = mg ดังนั้นเราจึงสามารถถ่ายทอดจากความสัมพันธ์ครั้ง K K = mg / δ . ที่นี่ อย่างไรก็ตาม เราต้องถ่ายทอดและ K โดยการวางแผนการทดลอง , จึงตัดตรงดีที่สุด ( เรารู้ว่าความสัมพันธ์ระหว่างδและ F เป็นเส้นตรง ) ผ่านข้อมูลและการวัดความลาดเอียงของที่ดีที่สุด - จึงไม่บรรทัด