Wir können die Umwandlung eines instabilen Atomkerns als Bernoulli-Experiment betrachten:
Die Trefferwahrscheinlichkeit haben wir schon hergeleitet: \(P(t)=e^{-\lambda\cdot t}\)
Ausgehend von \(N_0\) Kernen zum Zeitpunkt \(t=0\), ist die Anzahl \(N(t)\) der zum Zeitpunkt \(t\) noch nicht zerfallenen Kerne die Anzahl der Treffer der Bernoulli-Kette mit Länge \(N_0\) und Trefferwahrscheinlichkeit \(P(t)=e^{-\lambda\cdot t}\). Vorausgesetzt, jeder Kern zerfällt unabhänging von den anderen.
Sie hat den Erwartungswert von der Zeit \(t\) abhängigen
Wir erwarten also zum Zeitpunkt \(t\) im Mittel bei häufiger Wiederholung des Zufallsexperiments
unzerfallene Kerne. Das ist das Zerfallsgesetz! 😀
🙄 Na toll. Das Zerfallsgesetz ist also nur eine statistische Abschätzung? Ja. Aber wegen der immens hohen Anzahl \(N\) von Kernen eine außerordentlich gute. Werfen wir einen Blick auf die Standardabweichung \(\sigma\) der binomialverteilten Zufallsgröße \(N(t)\):
$$\sigma=\sqrt{n\cdot p\cdot (1-p)}=\sqrt{N_0\cdot e^{-\lambda\cdot t}\cdot (1-e^{-\lambda\cdot t})}$$\(N(t)\) streut also stochastisch um den Erwartungswert:
$$N(t)=N_0\cdot e^{-\lambda\cdot t}\pm\sqrt{N_0\cdot e^{-\lambda\cdot t}\cdot (1-e^{-\lambda\cdot t})}$$Die \(\sigma\)-Umgebung relativ zum Startwert \(N_0\) ist folglich:
$$\frac{N(t)}{N_0}=e^{-\lambda\cdot t}\pm\frac{\sqrt{e^{-\lambda\cdot t}-e^{-2\lambda\cdot t}}}{\sqrt{N_0}}$$Die grüne Banane zeigt die 1\(\sigma\)-Umgebung in der \(N(t)\) (bei großen \(N_0\)) mit rund 68 % Wahrscheinlichkeit liegt (dunkler schattiert) und die 2\(\sigma\)-Umgebung in der \(N(t)\) (bei großen \(N_0\)) mit rund 95 % Wahrscheinlichkeit liegt :
Je größer \(N_0\), desto kleiner die relative Abweichung \(N_0\) steht im Nenner. vom Erwartungswert. Es gilt das Gesetz der großen Zahlen. Und die sind beim radioaktiven Zerfall wirklich groß. Wir würfeln hier nicht mit 24 oder 1000 Würfeln. 1 g Uran‑238 enthält 2,5 · 1021 Atome. So viele wie die Sahara Sandkörner. 😮
Aber wie bestimmt man \(\lambda\)? 😕
erstellt von C. Wolfseher