स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या फॉर्मूला

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दूसरे कॉलम की त्रिज्या दूसरे कॉलम की तुलना में कॉलम का क्रॉस-सेक्शन माप है। FAQs जांचें
R2=M2M1R1
R2 - द्वितीय स्तंभ का त्रिज्या?M2 - 2 डी का विश्लेषण?M1 - 1 विश्लेषण का द्रव्यमान?R1 - 1 कॉलम का त्रिज्या?

स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या उदाहरण

मूल्यों के साथ
इकाइयों के साथ
केवल उदाहरण

स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या समीकरण मूल्यों के साथ जैसा दिखता है।

स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या समीकरण इकाइयों के साथ जैसा दिखता है।

स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या समीकरण जैसा दिखता है।

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स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या समाधान

स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या की गणना कैसे करें, इसके लिए हमारे चरण-दर-चरण समाधान का पालन करें।

पहला कदम सूत्र पर विचार करें
R2=M2M1R1
अगला कदम चरों के प्रतिस्थापन मान
R2=10g5g3m
अगला कदम इकाइयों को परिवर्तित करें
R2=0.01kg0.005kg3m
अगला कदम मूल्यांकन के लिए तैयार रहें
R2=0.010.0053
अगला कदम मूल्यांकन करना
R2=4.24264068711929m
अंतिम चरण उत्तर को गोल करना
R2=4.2426m

स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या FORMULA तत्वों

चर
कार्य
द्वितीय स्तंभ का त्रिज्या
दूसरे कॉलम की त्रिज्या दूसरे कॉलम की तुलना में कॉलम का क्रॉस-सेक्शन माप है।
प्रतीक: R2
माप: लंबाईइकाई: m
टिप्पणी: मूल्य सकारात्मक या नकारात्मक हो सकता है.
2 डी का विश्लेषण
द्रव्यमान का दूसरा विश्लेषण दूसरे नमूने की तुलना में नमूने का भार है।
प्रतीक: M2
माप: वज़नइकाई: g
टिप्पणी: मूल्य सकारात्मक या नकारात्मक हो सकता है.
1 विश्लेषण का द्रव्यमान
द्रव्यमान का पहला विश्लेषण दूसरे नमूने की तुलना में नमूने का वजन है।
प्रतीक: M1
माप: वज़नइकाई: g
टिप्पणी: मूल्य सकारात्मक या नकारात्मक हो सकता है.
1 कॉलम का त्रिज्या
1 कॉलम का त्रिज्या दूसरे कॉलम की तुलना में कॉलम का क्रॉस-सेक्शन माप है।
प्रतीक: R1
माप: लंबाईइकाई: m
टिप्पणी: मूल्य सकारात्मक या नकारात्मक हो सकता है.
sqrt
वर्गमूल फ़ंक्शन एक ऐसा फ़ंक्शन है जो एक गैर-ऋणात्मक संख्या को इनपुट के रूप में लेता है और दी गई इनपुट संख्या का वर्गमूल लौटाता है।
वाक्य - विन्यास: sqrt(Number)

स्केलिंग समीकरण श्रेणी में अन्य सूत्र

​जाना स्केलिंग समीकरण के अनुसार पहले विश्लेषण का द्रव्यमान
M1st=M2((R1R2)2)
​जाना स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे विश्लेषण का द्रव्यमान
M2nd=((R2R1)2)M1
​जाना स्केलिंग समीकरण के अनुसार पहले कॉलम की त्रिज्या
Rc1=(M1M2)R2

स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या का मूल्यांकन कैसे करें?

स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या मूल्यांकनकर्ता द्वितीय स्तंभ का त्रिज्या, स्केलिंग समीकरण सूत्र के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या को पहले कॉलम के त्रिज्या के लिए एनालिटिक्स के द्रव्यमान के वर्गमूल के उत्पाद के रूप में परिभाषित किया गया है। का मूल्यांकन करने के लिए Radius of 2nd column = sqrt(2 डी का विश्लेषण/1 विश्लेषण का द्रव्यमान)*1 कॉलम का त्रिज्या का उपयोग करता है। द्वितीय स्तंभ का त्रिज्या को R2 प्रतीक द्वारा दर्शाया जाता है।

इस ऑनलाइन मूल्यांकनकर्ता का उपयोग करके स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या का मूल्यांकन कैसे करें? स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या के लिए इस ऑनलाइन मूल्यांकनकर्ता का उपयोग करने के लिए, 2 डी का विश्लेषण (M2), 1 विश्लेषण का द्रव्यमान (M1) & 1 कॉलम का त्रिज्या (R1) दर्ज करें और गणना बटन दबाएं।

FAQs पर स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या

स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या ज्ञात करने का सूत्र क्या है?
स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या का सूत्र Radius of 2nd column = sqrt(2 डी का विश्लेषण/1 विश्लेषण का द्रव्यमान)*1 कॉलम का त्रिज्या के रूप में व्यक्त किया जाता है। यहाँ एक उदाहरण दिया गया है- 4.242641 = sqrt(0.01/0.005)*3.
स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या की गणना कैसे करें?
2 डी का विश्लेषण (M2), 1 विश्लेषण का द्रव्यमान (M1) & 1 कॉलम का त्रिज्या (R1) के साथ हम स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या को सूत्र - Radius of 2nd column = sqrt(2 डी का विश्लेषण/1 विश्लेषण का द्रव्यमान)*1 कॉलम का त्रिज्या का उपयोग करके पा सकते हैं। यह सूत्र वर्गमूल (sqrt) फ़ंक्शन का भी उपयोग करता है.
क्या स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या ऋणात्मक हो सकता है?
{हां या नहीं}, लंबाई में मापा गया स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या ऋणात्मक {हो सकता है या नहीं हो सकता}।
स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या को मापने के लिए किस इकाई का उपयोग किया जाता है?
स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या को आम तौर पर लंबाई के लिए मीटर[m] का उपयोग करके मापा जाता है। मिलीमीटर[m], किलोमीटर[m], मिटर का दशमांश[m] कुछ अन्य इकाइयाँ हैं जिनमें स्केलिंग समीकरण के अनुसार दूसरे कॉलम की त्रिज्या को मापा जा सकता है।
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