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July 9, 2023 07:05
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Trabajo de extracción
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| # Datos | |
| longitud_onda = 1.5e-6 # Longitud de onda de la radiación incidente en metros | |
| velocidad_fotoelectrones = 105 # Velocidad de los fotoelectrones emitidos en m/s | |
| masa_electron = 9.1e-31 # Masa del electrón en kg | |
| # Cálculo del trabajo de extracción | |
| energia_cinetica = 0.5 * masa_electron * velocidad_fotoelectrones**2 # Energía cinética de los fotoelectrones en Joules | |
| trabajo_extraccion = energia_cinetica # Suponiendo que no hay energía adicional (como potencial) a tener en cuenta | |
| # Cálculo de la frecuencia umbral de fotoemisión | |
| c = 299792458 # Velocidad de la luz en m/s | |
| frecuencia_umbral = c / longitud_onda | |
| # Imprimir los resultados | |
| print("Trabajo de extracción del metal: {:.2e} J".format(trabajo_extraccion)) | |
| print("Frecuencia umbral de fotoemisión: {:.2e} Hz".format(frecuencia_umbral)) |
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La implementación en Python sirve para calcular el trabajo de extracción del metal y la frecuencia umbral de fotoemisión.
En este código, se toman los datos proporcionados (longitud de onda de la radiación incidente y velocidad de los fotoelectrones emitidos) y se realizan los cálculos correspondientes. La energía cinética de los fotoelectrones se calcula utilizando la fórmula de la energía cinética (E = 0.5 * masa * velocidad^2). Se supone que el trabajo de extracción del metal es igual a la energía cinética de los fotoelectrones, ya que no se proporcionan datos adicionales sobre la energía potencial. La frecuencia umbral de fotoemisión se calcula dividiendo la velocidad de la luz por la longitud de onda.
Finalmente, se imprimen los resultados del trabajo de extracción del metal y la frecuencia umbral de fotoemisión.
Nota: La implementación de código cuántico utilizando lenguajes de programación cuánticos como Qiskit o Q# no es adecuada para realizar cálculos clásicos como los que se requieren para calcular el trabajo de extracción del metal y la frecuencia umbral de fotoemisión. Estos cálculos pueden realizarse de manera más eficiente utilizando lenguajes de programación clásicos como Python.