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

ifBc

raiseValueError(“Temperatureistoohighforsuperconductivity.“)

Jc=J0*(1-B/Bc)**n

returnJc

...

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。