同时，加入温度这一变量，对模型进行优化，让它包含温度对临界磁场强度的影响。
临界磁场强度$B_c$与温度$T$之间的关系为：
B_c(T)= B_0 \cdot (1 - T^2/T_c^2)Bc(T)=B0⋅(1−T2/Tc2)。
许青舟打开电脑，进入python，将这个温度依赖的临界磁场强度代入到临界电流密度的模型中。
Bc = B0 *(1 -(T/Tc)**2)#计算临界磁场强度
if Bc
raise ValueError(“Temperature is too high for superconductivity.“)
Jc = J0 *(1 - B / Bc)**n
return Jc
...
许青舟把数值带入进入之后，突然发现有好几组数据异常。
(B， T， J0=1e10， B0=12， Tc=4， n=1)
输出的数值，n应该是2。
n是电流密度随磁场强度下降的速度，这意味着22号样品第10次测试时出现问题。
自习室中，除了许青舟，还有一位奋战的男生，看着许青舟身前摆满各种数据，还有厚厚的草稿纸，上面写着密密麻麻的计算。
男生忍不住一阵感慨，这是从哪里冒出来的大神。
他连续两天都在自习室遇到这人了，似乎在做一个极其艰难的验算。
男生深吸一口气，打起精神，心中突然有了胜负欲。
学习上比不过，熬夜上课不能输！
这头，许青舟完全没注意到男生奇异的目光，他已经开始详细筛查各项数据，首先检查模型，模型没问题就检查数据，时间，磁场强度...
在22号样品之后的数据，带入进去，也存在少量问题。
是，如果按照现在的实验继续进行下去，到80号样品的时候，各方面数据似乎都在稳中向好，可一旦往后，到100号样品，n的值就会变成0了。
铌钛合金是具有零电阻性能的材料，可无论加工得多精妙，多完美，就物理而言，在电流的传输过程中都会有损耗。
当n为0时，反推过去，电流从正极到负极，是0损耗的。
又是1个小时过去，许青舟长吐了一口气，靠在椅子上，
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