# TP 8 - RESEAUX - Programme 3 : mesure du pas a d'un CD (questions 15 et 16) ################################################################################## # Importation des bibliotèques import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import numpy.random as rd ################################################################################## # Entrées des valeurs expérimentales Lambda = 633e-9 # Longueur d'onde laser rouge alpha0_min_degré = # Nombre de degrés mesurés pour alpha0 minimum A COMPLETER alpha0_min_minute = # Nombre de minutes mesurées pour alpha0 minimum A COMPLETER alpha0_min = # alpha0 minimum converti en radian A COMPLETER alpha0_max_degré = # Nombre de degrés mesurés pour alpha0 maximum A COMPLETER alpha0_max_minute = # Nombre de minutes mesurées pour alpha0 maximum A COMPLETER alpha0_max = # alpha0 maximum converti en radian A COMPLETER alpha0 = (alpha0_min + alpha0_max)/2 # alpha0 moyen en radian deltaalpha0 = (alpha0_max - alpha0_min)/2 # demi-largeur de l'intervalle de variation de alpha0 en radian alpha1_min_degré = # Nombre de degrés mesurés pour alpha1 minimum A COMPLETER alpha1_min_minute = # Nombre de minutes mesurées pour alpha1 minimum A COMPLETER alpha1_min = # alpha1 minimum converti en radian A COMPLETER alpha1_max_degré = # Nombre de degrés mesurés pour alpha1 maximum A COMPLETER alpha1_max_minute = # Nombre de minutes mesurées pour alpha1 maximum A COMPLETER alpha1_max = # alpha1 maximum converti en radian A COMPLETER alpha1 = (alpha1_min + alpha1_max)/2 # alpha1 moyen en radian deltaalpha1 = (alpha1_max - alpha1_min)/2 # demi-largeur de l'intervalle de variation de alpha1 en radian ################################################################################## # Calcul de a et u(a) par simulation Monte-Carlo N = 100000 # Nombre d'expériences simulées a = np.zeros(N) # Initialisation du tableau dans lequel on stocke les N valeurs du pas a for i in range(0,N): # Pour chacune des N expériences alpha0i = rd.uniform(alpha0-deltaalpha0,alpha0+deltaalpha0) # Tirage aléatoire d'une valeur de alpha0 pour l'expérience i alpha1i = # Tirage aléatoire d'une valeur de alpha1 pour l'expérience i A COMPLETER a[i] = # Calcul du pas a pour l'expérience i A COMPLETER a = a*1e6 # Conversion du pas en µm amoy = np.mean(a) # Calcul de la moyenne des N valeurs de a ua = np.std(a,ddof=1) # Calcul de l'écart-type u(a) print('a =',amoy,'µm') print('u(a)) =',ua,'µm') ################################################################################## # Tracé de l'histogramme des N valeurs de a plt.title('Histogramme de a') plt.xlabel('a en µm') plt.ylabel('Effectifs') plt.hist(a,bins='rice') plt.grid() plt.show() ##################################################################################i