Твердость
Пластичность
Расширение металлов при нагревание
Теплопроводность
Электропроводность
Примагничивание
Пластичность
Блеск
Металлы имеют замечательное свойство — ковкость. Металлы, в отличие от мела и угля, при ударе молотком не разбиваются на отдельные кусочки, а куются. Благодаря ковкости металлам придают любую форму и делают разнообразные предметы.
Металлы обладают тягучестью. Их можно вытянуть в тонкую проволоку.
Все металлы могут плавиться. Одни металлы плавятся уже при невысокой температуре (олово, свинец, цинк); другие — только при очень высокой температуре (железо, золото).
Металлы отличаются хорошей теплопроводностью. Это значит, что металлы хорошо проводят тепло.
Металлы обладают блеском.
Почти все металлы — твёрдые тела; только ртуть — жидкий металл.
Что такое вообще когерентность?
Когерентность - это протекание в пространстве и во времени, нескольких колебательных процессов (в данном случае колебательных волн) при этом разность фаз остаётся постоянным.
Можно ещё проще: Когерентность означает взаимосвязь согласованность. Когерентные волны (звуковые, световые и.др) распространяются синхронно (одновременно) отставая друг на друга на определённую величину.
При этом соответственно, когерентные волны имеют одинаковые частоты, одинаковую разность фаз и одинаковую амплитуду. Главной особенностью является то, что когерентные волны можно складывать. Иными словами несколько волн можно направлять в одну точку, или наоборот рассеивать.
Делаем вывод что, для когерентных волн обязательно условие равности амплитуд.
Как вы написали амплитуда результирующих (то что получится, например две волны складываются в одну) изменяются во времени (например затухают). Добавлю картинки во вложении для более наглядного представления.
Примеров когерентных волн можно привести довольно много. Музыка! Да, довольно наглядный пример. Звук каждой звучащей мелодии, его продолжительность, его частота, его высота - строгое упорядочивание и соответствие. Если когерентность слабая, воспринимается нами как фальшивое звучание. Когда когерентности нет, то просто - шум. Именно когерентность отличает музыку от бессвязных и разрежающих порой звуков.
допустим мы знаем что этот набор точек связан функциональной зависимостью y=y(x) но некоторые параметры нам точно неизвестны
например нам известно что эта зависимость прямолинейная и имеет вид
у=А*х+B
нам нужно найти значения А и В чтобы набор точек (хi;yi) как можно ближе ложился рядом с прямой у=А*х+B
метод наименьших квадратов состоит в том чтобы подобрать такие значения параметров А и В при которых отклонения yi от у были минимальны
для вычислений берется сумма квадратов таких отклонений
summ ((yi-y(xi))^2) =summ ((yi-(А*хi+B))^2)
поэтому метод называется метод наименьших квадратов
продолжу
видно, что summ ((yi-(А*хi+B))^2) - какое-то положительное число, зависящее от А и В
А и В ищут как точки минимума функции S(А;В) = summ ((yi-(А*хi+B))^2)
для этого выписывают производную суммы квадратов по А и приравнивают ее нулю
такжев ыписывают производную суммы квадратов по В и приравнивают ее нулю
из двух получившихся уравнений выражают А и В
1) по методу наименьших квадратов можно искать не только линейную зависимость.
2) если известно что зависимость - нечетная, то ее ищут в виде у=А*х
3) можно искать зависимость в любом виде, даже в виде у=А )))