Appearance
question:Câu 36. Mạch dao động gồm một tụ điện có điện dung , một cuộn dây có hệ số tự cảm =0,2 và điện trở 30 . Tụ điện được tích một điện lượng q0. Chu kỳ dao động của mạch là
answer:Giá trị điện dung của tụ điện không được đưa ra trong đề bài, vì vậy chúng ta không thể tính chu kỳ dao động của mạch trực tiếp. Chúng ta cần đưa thêm giá trị điện dung của tụ điện vào để có thể tính toán. Tuy nhiên, trong các mạch dao động RC, RL và RLC thông thường, giá trị điện dung của tụ thông thường là giá trị quan trọng trong việc xác định chu kỳ dao động. Ở đây ta sẽ giả định giá trị điện dung của tụ là 1 microfarad để tính chu kỳ dao động. Theo đó, giá trị tự cảm của cuộn dây L, hệ số tự cảm k và giá trị điện trở R đã cho trong đề bài. Từ đó, ta tìm được giá trị tự cảm của cuộn dây: L = kR^2C = 0.2 x 30^2 x 10^-6 = 0.018 H Sau đó, ta tính được chu kỳ dao động của mạch: T = 2π√(LC) = 2π√(0.018 x 10^-6 x 10^-6) = 2.362 x 10^-5 s Vậy, chu kỳ dao động của mạch là khoảng 23.62 microseconds.
question:Module sensor dht11 và sensor dht11 khác nhau ở đâu?
answer:Tôi xin lỗi, nhưng câu hỏi của bạn không rõ ràng. Bạn có thể cung cấp thêm thông tin hoặc chi tiết hơn về câu hỏi của mình?
question:Dht11 có 2 loại: cảm biến và module cảm biến. 2 cái này khác nhau ở đâu?
answer:Cảm biến DHT11 là một chip cảm biến nhiệt độ và độ ẩm môi trường, trong khi module cảm biến DHT11 bao gồm cả chip cảm biến lẫn các linh kiện điện tử khác để kết nối và sử dụng dễ dàng hơn. Module cảm biến DHT11 thường đã được tích hợp đầy đủ các chân kết nối, các bộ thông dịch tín hiệu, chân nguồn, và sẵn sàng được sử dụng trực tiếp trong các ứng dụng. Cảm biến DHT11 thì không có đầy đủ các linh kiện này và thường được sử dụng trong các dự án tự chế.
question:A Poisson distribution with an average rate of 0.3 emails per minute may be used to predict how many emails I receive on a typical workday. What is the probability that I get more than 3 emails in an interval of length 10 minutes?
answer:First, we need to calculate the mean rate of emails per 10 minutes: Mean rate = 0.3 emails/min * 10 min = 3 emails Now we can use the Poisson distribution formula to calculate the probability of getting more than 3 emails in a 10-minute interval: P(X > 3) = 1 - P(X ≤ 3) where X is the number of emails received in a 10-minute interval. Using the Poisson probability function, we can find: P(X = 0) = e^(-3) * 3^0 / 0! = 0.0498 P(X = 1) = e^(-3) * 3^1 / 1! = 0.1494 P(X = 2) = e^(-3) * 3^2 / 2! = 0.2241 P(X = 3) = e^(-3) * 3^3 / 3! = 0.2241 Therefore, P(X ≤ 3) = 0.6474 And, P(X > 3) = 1 - 0.6474 = 0.3526 Therefore, the probability of getting more than 3 emails in a 10-minute interval is approximately 0.3526.