Ученые Кембриджского и Принстонского университетов выступили с сенсационным заявлением: мол, «Большому взрыву», благодаря которому из пустоты якобы возникла Вселенная, предшествовал «Большой всплеск».
А произошел он в неком многомерном пространстве - не с тремя, как у нас, а с одиннадцатью измерениями, шесть из которых свернуты в микроскопические нити. Энергия этого всплеска породила «Большой взрыв». А он, в свою очередь, видимую материю и время. Появилась наша Вселенная, которая ныне «соседствует» с той - «материнской» и невидимой.
Существует даже гипотеза, что там - в «зазеркалье» - и располагается Высший разум. То есть Бог.
Неужели?! За комментариями мы обратились к астрофизику Владимиру ЛИПУНОВУ.
Ни верха, ни низа
Гипотезы о существовании множества многомерных вселенных и скрытого зеркального мира астрофизиками обсуждаются давно, - говорит Владимир Михайлович. - Правда, пока - философски. Некоторые и в самом деле не исключают наличия там некоего Высшего разума. Аналогию предлагают такую: представить себя - жителя трехмерного пространства, в котором есть длина, ширина и высота, - «божеством», наблюдающим за гипотетическими двумерными существами - «плоскунами» - эдакими квадратиками или треугольничками, для которых окружающий мир плоский. Они даже не подозревают, что есть понятие «верх» или «низ». Трехмерный же «бог», к примеру, может пальцем прижать «плоскуна». И тот ничего не поймет. Просто застынет на месте. А можно вообще убрать его с плоскости. И фигурка исчезнет из своего мира. К крайнему удивлению окружающих.
Согласитесь, - продолжает профессор, - и в нашем трехмерном мире хватает необъяснимых явлений. Не скрыты ли их причины в параллельной вселенной? Если так, то надо признать, что есть еще какое-то измерение. И придумать некоего космического Контролера, который нами управляет.
Кстати, гипотезы о параллельных мирах выдвигали и наши соотечественники. В их числе академик Моисей Марков. Он считал, что есть несколько миров, отстоящих друг от друга на кванты времени, в которых последовательно происходят одинаковые процессы. А посему, если научиться «переходить» из мира в мир, то можно посетить и свое прошлое, и будущее.
Другой российский ученый, профессор Пулковской обсерватории Николай Козырев, утверждал, что существуют вселенные, параллельные нашей, а между ними есть туннели - «черные» и «белые» дыры. По «черным» дырам из нашей Вселенной уходит в параллельные миры материя, а по «белым» от них к нам поступает энергия. Впрочем, идея о существовании параллельного мира владеет человеком с незапамятных времен. Некоторые исследователи полагают, что еще кроманьонцы верили, что души усопших соплеменников и погибших на охоте животных уходят именно в эти миры, что и отражено в их рисунках.
Что было до «Большого взрыва»
Еще 30 лет назад физики обходили стороной вопрос «Что было до „Большого взрыва“?». Потому что не знали, как на него ответить. Сейчас же в связи с гипотезами многомерных пространств можно хотя бы строить предположения. Я, например, уверен почти на сто процентов, что есть пятимерная вселенная, в которой существует некая мембрана - элементарный «кирпичик» мироздания. И если там, в пятом измерении, эта мембрана однажды задрожала, то это и привело к возникновению в нашем трехмерном пространстве пузыря, который мы называем «Большим взрывом».
А что видят «пятимерные существа» или, если хотите, боги? Они наблюдают, что в некоей вселенной что-то подрагивает и на плоском - в их понимании - пространстве возникает шарик, который расширяется, и в итоге возникает Млечный путь. Кстати, наша галактика вибрирует, словно барабанная перепонка. Может, получает некие сигналы от своих «хозяяев»?
Тот свет рядом
За последнее время астрономы потеряли из вида уже тысячи комет и не могут понять, куда же они подевались, - говорит Владимир Михайлович. - Не исключено, что причина таинственного исчезновения комет, равно как и остатков Тунгусского метеорита и ряда других космических тел, врезавшихся в Землю, кроется именно в существовании во Вселенной экзотического «зеркального вещества», которое может быть одной из составляющих темной материи. Кстати, благодаря ей, возможно, появляются шаровые молнии и даже призраки. По крайней мере такое предположение недавно высказал физик, доктор Роберт Фут из Мельбурнского университета.
Если зеркальное вещество существует в реальности, то должны также существовать и зеркальные звезды, зеркальные планеты и даже зеркальная жизнь, - объяснял доктор Фут. - Многие свидетельства говорят в пользу того, что нашу планету часто бомбардируют тела, состоящие из зеркального вещества, вызывая странные события. Например, взрыв никем не обнаруженного Тунгусского метеорита в Сибирской тайге в 1908 году. Или случай, произошедший в Иордании в апреле 2001 года. Тогда около ста свидетелей траурной процессии наблюдали шар, который летел на низкой высоте, оставляя за собой дымный след, потом разделился на два и врезался со взрывом в холм приблизительно на расстоянии в один километр. Астрономы не нашли ни кратера, ни фрагментов метеорита - только следы опаленной земли и сожженные деревья.
Теоретики предполагают, что у каждой элементарной частицы есть свой зеркальный партнер. Но, как правило, невидимый. Лишь люди со сверхчувствительной психикой - экстрасенсы - могут ощущать зеркальную материю физически по энергетическому всплеску от ее взаимодействия с нашим миром.
ЦИТАТА В ТЕМУ:
"Бог - великий архитектор".
(Дмитрий Сергеевич Лихачев, историк, культуролог.)
ДОСЛОВНО
Высказывания ученых о Создателе
Под объектом моделирования понимают любой предмет, процесс или явление, которые изучают методом моделирования. При изучении объекта учитываются только те свойства, которые необходимы для достижения цели. Выбор свойств объекта при построении модели является важной задачей на первых этапах моделирования.
Модель объекта –
это:
1) такая мысленно представимая или материально реализованная система, которая, отображая или воспроизводя объект исследования, способна заменить его так, что её изучение даёт новую информацию об объекте.
2) объект - заместитель, который учитывает реальные свойства объекта, необходимые для достижения цели.
Основная функция модели – не только описание объекта, но и получение информации о нём.
Различают физическое и математическое моделирование.
Физи́ческое модели́рование - метод экспериментального изучения различных физических явлений, основанный на их физическом подобии . Метод применяется при следующих условиях:
- Исчерпывающе точного математического описания явления на данном уровне развития науки не существует, или такое описание слишком громоздко и требует для расчётов большого объёма исходных данных, получение которых затруднительно.
- Воспроизведение исследуемого физического явления в целях эксперимента в реальных масштабах невозможно, нежелательно или слишком дорогостояще (например, цунами).
В широком смысле, любой лабораторный физический эксперимент является моделированием, поскольку в эксперименте наблюдается конкретный случай явления в частных условиях, а требуется получить общие закономерности для всего класса подобных явлений в широком диапазоне условий. Искусство экспериментатора заключается в достижении физического подобия между явлением, наблюдаемым в лабораторных условиях и всем классом изучаемых явлений.
Математическое моделирование , в широком смысле, включает исследования не только с помощью чисто математических моделей. Здесь используются также информационные, логические, имитационные и другие модели и их комбинации. В этом случае математическая модель представляет собой алгоритм, включающий определение зависимости между характеристиками, параметрами и критериями расчета, условия протекания процесса функционирования системы и т.д. Данная структура может стать моделью явления, если она с достаточной степенью отражает его физическую сущность, правильно описывает соотношение свойств и подтверждается результатами проверки. Применением математических моделей и вычислительной техники реализуется один из наиболее эффективных методов научных исследований - вычислительный эксперимент, позволяющий изучать поведение сложных систем, которые трудно физически смоделировать. Часто это связано с большой сложностью и стоимостью объектов, а в некоторых случаях невозможностью воспроизвести эксперимент в реальных условиях.
Эффективность применения информационных систем в сфере образования. Задачи, решаемые ИС в сфере образования. Специфика информационных потребностей преподавательского и управленческого персонала сферы образования. Основные показатели качества информационного обеспечения сферы образования и обоснование требований к их количественным значениям
В современном обществе применение информационных технологий во всех сферах жизнедеятельности стало обязательным сопровождающим компонентом. Особенно важная роль её применению отводится в области познания, изучения, т.е. в сфере образования. ИТ-технологии занимают одно из ведущих мест в интеллектуализации человека и общества в целом, повышении культурного и образовательного уровня каждого гражданина.
В последнее время в сфере образования информационные технологии, основанные на новейших компьютерных и аудиовизуальных достижениях науки и техники, находят все большее применение. Одним из эффективных направлений реализации образовательных услуг является использование различных форм обучения на основе информационных и обучающих технологий.
Помимо этого, стремление активно применять современные информационные технологии в сфере образования необходимо ориентировать на повышение уровня и качества подготовки специалистов. С каждым годом растет количество организаций и предприятий обращающихся на рынок образовательных услуг. В связи с этим в самых благоприятных условиях оказываются те учебные заведения, которые включают в себя довузовское, вузовское и послевузовское образование с использованием новых образовательных технологий.
В настоящее время все более возрастает роль информационно-социальных технологий в образовании, которые обеспечивают всеобщую компьютеризацию учащихся и преподавателей на уровне, позволяющем решать, как минимум, три основные задачи:
– обеспечение выхода в сеть Интернет каждого участника учебного процесса, причем, желательно, в любое время и из различных мест пребывания;
– развитие единого информационного пространства образовательных индустрий и присутствие в нем в различное время и независимо друг от друга всех участников образовательного и творческого процесса;
– создание, развитие и эффективное использование управляемых информационных образовательных ресурсов, в том числе личных пользовательских баз и банков данных и знаний учащихся и педагогов с возможностью повсеместного доступа для работы с ними.
Основными преимуществами современных информационных технологий являются: наглядность, возможность использования комбинированных форм представления информации - данные, стереозвучание, графическое изображение, анимация, обработка и хранение больших объемов информации, доступ к мировым информационным ресурсам, которые должны стать основой поддержки процесса образования.
Необходимость усиления роли самостоятельной работы обучаемого требует внесения существенные изменений в структуру и организацию учебного процесса, повышению эффективности и качества обучения, активизации мотивации познавательной деятельности в ходе изучения теоретического и практического учебного материала по той или иной дисциплине.
В процессе информатизации образования необходимо иметь в виду, что главный принцип использования компьютера - это ориентация на те случаи, когда человек не может выполнить поставленную педагогическую задачу. Например, преподаватель не может наглядно продемонстрировать большинство физических процессов без компьютерного моделирования.
С другой стороны, компьютер должен помогать развитию творческих способностей учащихся, способствовать обучению новым профессиональным навыкам и умениям, развитию логического мышления. Процесс обучения должен быть направлен не на умение работать с определенными программными средствами, а на совершенствование технологии работы с различной информацией: аудио- и видео-, графической, текстовой, табличной.
Современные мультимедиа технологии и инструментальные средства позволяют реализовать всю гамму компьютерных обучающих программ. Однако их использование требует от преподавателей достаточно высокой квалификации пользователя.
В области естественных наук наиболее распространенными являются два вида моделирования - физическое и математическое .
Процесс физического моделирования состоит в изучении системы посредством анализа некоторого макета, сохраняющего физическую природу системы или внешне напоминающего изучаемый объект.
Физические модели (их еще называют натурными) могут иметь вид полномасштабных макетов (например, тренажеры летательных аппаратов), могут выполняться в уменьшенном масштабе (глобус) или в увеличенном масштабе (планетарная модель атома). В инженерной практике широко используются как макеты в натуральную величину, так и уменьшенные модели объектов. В последнем случае параметры экспериментов с физической моделью выбираются из подобия.
Примерами физических моделей являются: модели летательного аппарата или автомобиля, исследуемые в аэродинамической трубе; построенный на базе военного истребителя миниатюрный аналог сверхзвукового пассажирского лайнера, используемый во время летных испытаний.
Статические физические модели, такие как макеты архитектурных объектов или заводских корпусов, позволяют наглядно представить пространственные соотношения.
Однако модели физического типа имеют ограниченную сферу применения. Не для всяких явлений и объектов могут быть построены дающие значимые результаты физические аналоги.
Математическая (или символическая) модель концентрирует в себе записанную в форме математических соотношений совокупность наших знаний, представлений и гипотез о соответствующем объекте или явлении.
Математическая модель - абстрактный образ системы, отражающий ее важнейшие свойства. Поскольку математические модели являются абстрактными и, следовательно, наиболее общими, то именно они находят самое широкое применение в исследовании систем.
Натурные эксперименты представляют собой источник информации ограниченного объема. Математическая модель допускает более широкие исследования и обобщения, результаты которых дают информацию для прогнозирования поведения системы в будущем. Правда, чтобы обеспечить эти возможности, приходится решать проблему соответствия (адекватности ) модели и системы, т.е. проводить дополнительное исследование согласованности результатов моделирования с реальной ситуацией.
Математические модели строят на основе законов и закономерностей, выявленных фундаментальными науками: физикой, химией, экономикой, биологией и т.д. После того как модель сформулирована, необходимо исследовать ее поведение. С усложнением анализируемых объектов использование для этих целей аналитических методов возможно лишь в ограниченном количестве случаев. Выход состоит в переходе к машинным реализациям математических моделей.
Математические машинные модели делят на аналоговые и цифровые в соответствии с типами вычислительных машин, на которых они реализованы.
Аналоговое моделирование основано на том факте, что различные по природе явления и процессы могут иметь одинаковое математическое описание. Хорошо известным примером служит описание одними и теми же уравнениями электрического колебательного контура и пружинного маятника. На аналоговых вычислительных машинах эти уравнения воспроизводятся обычно с помощью электрических схем, построенных на электронных операционных усилителях и функциональных блоках, моделирующих предопределенный набор математических действий и функций, например арифметические действия, интегрирование, нелинейные функции. Искомые характеристики исследуемой системы регистрируются путем измерения на модели соответствующих электрических величин. Переработка информации в такой модели носит параллельный характер и реализуется в форме электрического процесса, происходящего в собранной схеме.
Цифровые модели, реализуемые на цифровых электронных вычислительных машинах, представляют собой алгоритмы переработки входной информации в выходную. Входной информацией могут быть параметры модели, ее начальные состояния и т.п., а выходной - траектории этой модели.
Моделирующий алгоритм строится на основе математической модели системы. Последняя может быть как алгоритмической , так и аналитической .
Примером алгоритмической модели является конечный автомат, заданный с помощью одношаговой функции перехода, которая собственно и определяет алгоритм пересчета состояний автомата, т.е. воспроизведения ее траектории.
Примером аналитической модели является система обыкновенных дифференциальных уравнений, в которой для получения решения необходимо использовать какой-либо метод интегрирования. Данная модель преобразуется в алгоритмическую при использовании метода численного интегрирования. Такое преобразование приводит, вообще говоря, к изменению свойств модели, что в принципе должно учитываться при исследовании.
Современный этап развития науки характеризуется усилением и углублением взаимодействия отдельных её отраслей, формированием новых форм и средств исследования, в т.ч. математизацией и компьютеризацией познавательного процесса. Распространение понятий и принципов математики в различные сферы научного познания оказывает существенное влияние, как на эффективность специальных исследований, так и на развитие самой математики.
В процессе математизации естественных, общественных, технических наук и её углубления происходит взаимодействие между методами математики и методами тех отраслей наук, которые подвергаются математизации, усиливается взаимодействие и взаимосвязь между математикой и конкретными науками, формируются новые интегративные направления в науке.
Говоря о применении математики в той или иной сфере науки, следует иметь в виду, что процесс математизации знания будет идти скорее тогда, когда объект исследования состоит из простых и однородных элементов. Если объект обладает сложной структурной, то применение математики затрудняется.
В процессе познания действительности математика играет все возрастающую роль. Сегодня нет такой области знаний, где в той или иной степени не использовались бы математические понятия и методы. Проблемы, решение которых раньше считалось невозможным, успешно решаются благодаря применению математики, тем самым расширяются возможности научного познания. Современная математика объединяет весьма различные области знания в единую систему. Этот процесс синтеза наук, осуществляемый на фоне математизации, находит свое отражение и в динамике понятийного аппарата.
Воздействие научно-технической революции на прогресс математики чаще всего происходит опосредствованными и сложным путем. Обычно запросы техники, производства и экономики выдвигают различные проблемы перед наукам, которые стоят ближе к практике. Решая свои проблемы, естественные и технические науки ставят соответствующие задачи перед математикой, стимулируя ее дальнейшее развитие.
Говоря о современном этапе математизации научного познания, следует отметить повышение эвристической и интегративной роли математики в познании, а также влияние научно-технической революции на развитие современной математики, ее понятий и методов.
В процессе взаимодействия современных наук единство абстрактного и конкретного проявляется как в синтезе математических теорий в структурах научного знания, так и в синтезе самих математических теорий.
Развитие техники, производственной деятельности людей выдвигает исследование новых, неизвестных ранее процессов и явлений природы, которое зачастую немыслимо без совместных усилий различных отраслей науки. Если отдельно области современного научного знания не способны изучить эти процессы природы в отдельности, то эту задачу можно осуществить на основе интеграции наук, изучающих различные формы движения материи. Благодаря трудам ученых, работающих в различных областях науки, комплексные проблемы находят свое объяснение. В свою очередь, это области науки обогащаются новым содержанием, выдвигаются новые научные проблемы. В таком процессе взаимосвязи и взаимовлияния научных областей обогащается и математическое знание, начинают осваиваться новые количественные отношения, закономерности.
Синтетический характер математики состоит в том, что она обладает предметной общностью, т.е. абстрагируясь от количественных свойств социальных, природных и технических объектов, изучает специфические закономерности, присущие этим областям.
Другим важнейшим качеством математики является ее эффективность, которая достигается на основе восхождения к абстракциям высокого уровня. Сущность математики определяется соотношением чистой и прикладной математики. Прикладная математика ориентирована на решение различных конкретных проблем реального мира. Тем самым, в математическом творчестве различают три этапа: во-первых, движение от реальной действительности к абстрактным структурам, во-вторых, создание абстрактных понятий и математических теорий, в-третьих, непосредственное применение математики.
Современный этап математизации науки характеризуется широким использованием метода математического моделирования. Математика разрабатывает модели и совершенствует методы их применения. Создание математических моделей – первый шаг в математико-исследовательском направлении. В последующем модель изучается посредством особых математических методов.
Математика имеет множество конкретных методов. Универсальность математики связана с двумя моментами. Во-первых, единством языка математических моделей, вытекающих их качественно различных задач (единство языка составляет внешнее единство математики), во-вторых, наличием общих понятий, принципов и методов, применяемых к бесчисленным конкретным математическим моделям.
В XVII-XIX веках благодаря применению математических понятий в физике были получены первые результаты в области гидродинамики, разработаны теории, связанные с распространением теплоты, явлениями магнетизма, электростатики и электродинамики. А. Пуанкаре создал теорию диффузии на основе теории вероятности, Дж.Масквелл – электромагнитную теорию на основе дифференциального исчисления, идея случайного процесса сыграла существенную роль в изучении биологами динамики популяции и разработке основ математической экологии.
Современная физика является одной из наиболее математизированных областей естествознания. Движение математической формализации к физическим теориям является одним из важнейших признаков развития физического познания. Это можно видеть в закономерностях процесса познания, в создании теории относительности, квантовой механики, квантовой электромеханики, в развитии современной теории элементарных частиц.
Говоря о синтезе научного знания, необходимо отметить и роль математической логики в процессе создания понятий нового типа. Математическая логика по своему предмету является логикой, а по своему методу – математикой. Она оказывает существенное влияние как на создание и развитие обобщающих идей, понятий, так и на развитие познавательных функций других наук. Математическая логика сыграла важнейшую роль в создании алгоритмов и рекурсивных функций. Наряду с этим, трудно без математической логики представить себе создание и развитие электроники, кибернетики, структурного языкознания.
Математическая логика сыграла важнейшую роль в процессе возникновения таких общенаучных понятий, как алгоритм, информация, обратная связь, система, множество, функция и др.
Математизация науки есть в сущности двуединый процесс, включающий рост и развитие как конкретных наук, так и самой математики. При этом взаимодействие между конкретными науками и математикой носит диалектической характер. С одной стороны, решение проблем конкретных наук выдвигает множество задач, имеющих чисто математический характер, с другой стороны, математический аппарат дает возможность точнее сформулировать законы и теории конкретных наук.
Другая причина математизации современной науки связана с решением крупных научно-технических проблем. Это, в свою очередь, требует применения современной вычислительной техники, что нельзя представить без математического обеспечения. Можно отметить, что на стыке математики и других конкретных наук возникли дисциплины «пограничного» характера, такие как математическая психология, математическая социология и т.д. В методах исследования синтетических наук, таких как кибернетика, информатика, бионика и др. математика выполняет определяющую роль.
Возрастание взаимосвязи естественных, общественных и технических наук и процесс их математизации представляет собой ту основу, на которой формируются и приобретают общенаучный статус такие понятия, как функция, система, структура, модель, элемент, множество, вероятность, оптимальность, дифференциал, интеграл и др.
Моделирование – метод научного познания, основанный на изучении реальных объектов посредством изучения моделей этих объектов, т.е. посредством изучения более доступных для исследования и (или) вмешательства объектов-заместителей естественного или искусственного происхождения, обладающих свойствами реальных объектов (аналоги объектов, подобные реальным в структурном или функциональном плане).
При мысленном (образном) моделировании свойства реального объекта изучаются через мысленно-наглядные представления о нем (с этого варианта моделирования начинается, вероятно, любое первое изучение интересующего объекта).
При физическом (предметном) моделировании модель воспроизводит определенные геометрические, физические, функциональные свойства реального объекта, при этом являясь более доступной или удобной для исследования благодаря отличию от реального объекта в некотором не существенном для данного исследования плане (например, устойчивость небоскреба или моста, в некотором приближении, можно изучать на сильно уменьшенной физической модели – рискованно, дорого и вовсе не обязательно «крушить» реальные объекты).
При знаковом моделировании модель, являющаяся схемой, графиком, математической формулой, воспроизводит поведение определенной интересующей характеристики реального объекта благодаря тому, что существует и известна математическая зависимость этой характеристики от прочих параметров системы (построить приемлемые физические модели изменяющегося земного климата или электрона, излучающего электромагнитную волну при межуровневом переходе – задача безнадежная; да и устойчивость небоскреба, вероятно, неплохо заранее просчитать поточнее).
По степени адекватности модели прототипу их принято подразделять на эвристические (приблизительно соответствующие прототипу по изучаемому поведению в целом, но не позволяющие дать ответ на вопрос, насколько интенсивно должен происходить тот или иной процесс в реальности), качественные (отражающие принципиальные свойства реального объекта и качественно соответствующие ему по характеру поведения) и количественные (достаточно точно соответствующие реальному объекту, так что численные значения исследуемых параметров, являющиеся результатом исследования модели, близки к значениям тех же параметров в реальности).
Свойства любой модели не должны, да и не могут, точно и полностью соответствовать абсолютно всем свойствам соответствующего реального объекта в любых ситуациях. В математических моделях любой дополнительный параметр может привести к существенному усложнению решения соответствующей системы уравнений, при численном моделировании непропорционально вырастает время обработки задачи компьютером, нарастает ошибка счета. Таким образом, при моделировании является существенным вопрос об оптимальной, для данного конкретного исследования, степени соответствия модели оригиналу по вариантам поведения исследуемой системы, по связям с другими объектами и по внутренним связям исследуемой системы; в зависимости от вопроса, на который хочет ответить исследователь, одна и та же модель одного и того же реального объекта может быть признана адекватной или абсолютно не отражающей реальность.
“Модель - это система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе ”. Модели классифицируют исходя из наиболее существенных признаков объектов. Понятие “модель” возникло в процессе опытного изучения мира. Первыми, кто применил модели на практике, были строители.
Способы создания моделей различны : физический, математический, физико-математический.
Физическое моделирование характеризуется тем, что исследования проводятся на установках, обладающих физическим подобием, т. е. сохраняющих полностью или хотя бы в основном природу явлений.
Более широкими возможностями обладает математическое моделирование . Это способ исследования различных процессов путем изучения явлений, имеющих различное физическое содержание, но описываемых одинаковыми математическими моделями. Математическое моделирование имеет огромное преимущество перед физическим, поскольку нет необходимости сохранять размеры модели. Это дает существенный выигрыш во времени и стоимости исследования.
Моделирование широко применяется в технике. Это и исследование гидроэнергетических объектов и космических ракет, специальные модели для наладки приборов управления и тренировки персонала, управляющего различными сложными объектами. Многообразно применение моделирования в военной технике. В последнее время особое значение пробрело моделирование биологических и физиологических процессов.
Общеизвестна роль моделирования общественно-исторических процессов. Применение моделей позволяет проводить контролируемые эксперименты в ситуациях, где экспериментирование на реальных объектах является практически невозможным или по каким-то причинам (экономическим, нравственным и т. д.) нецелесообразным.
Большое значение на современном этапе развития науки и техники приобретают задачи предсказания, управления, распознавания. Метод эволюционного моделирования возник при попытке воспроизведения на ЭВМ поведения человека. Эволюционное моделирование было предложено как альтернатива эвристическому и бионическому подходу, моделировавшему мозг человека в нейронных структурах и сетях. При этом основная идея звучала так: заменить процесс моделирования интеллекта моделированием процесса его эволюции.
Таким образом, моделирование превращается в один из универсальных методов познания в сочетании с ЭВМ. Особо хочется подчеркнуть роль моделирования - бесконечную последовательность уточненных представлений о природе.
В общем случае процесс моделирования состоит из следующих этапов:
1. Постановка задачи и определение свойств оригинала, подлежащих исследованию.
2. Констатация затруднительности или невозможности исследования оригинала в натуре.
3. Выбор модели, достаточно хорошо фиксирующей существенные свойства оригинала и легко поддающейся исследованию.
4. Исследование модели в соответствии с поставленной задачей.
5. Перенос результатов исследования модели на оригинал.
6. Проверка этих результатов.
Основными задачами являются: во-первых, выбор моделей и, во-вторых, перенос результатов исследования моделей на оригинал.
Cтраница 3
Из сказанного ясно, что физическое и математическое моделирование (или, что то же самое, физическое и математическое исследование) физико-химических процессов нельзя осуществить независимо друг от друга. Математическое описание и математическая модель появляются в результате физического исследования (моделирования) процессов. Поскольку математическое моделирование не является самоцелью, а служит средством для оптимального осуществления процесса, то результаты его используются для создания оптимального физического объекта. Исследования на этом объекте (новое физическое моделирование) позволяют проверить результаты математического моделирования и улучшить математическую модель для решения новых задач.
В книге рассмотрено применение методов физического и математического моделирования для решения ряда технических проблем, возникающих в инженерной практике при разработке, масштабировании и управлении химическими процессами нефтепереработки.
Относительная роль и взаимосвязь методов физического и математического моделирования при исследованиях - в определенной мере вопрос конъюнктурный, зависящий от уровня развития вычислительной техники, прикладной математики и техники экспериментальных исследований. Еще сравнительно недавно (до появления и внедрения в практику ЭВМ) физическое моделирование было основным методом перехода от пробирки к заводу.
Следует остановиться и на трудностях физического и математического моделирования колонных аппаратов, так как в данном елучае имеется двухфазная система с тяжеломоделируемыми и рассчитываемыми моментами межфазных переходов. Струйное впрыскивание и барботаж газа создают сложную гидродинамическую картину в колонных аппаратах. Даже самая упрощенная (квазигомогенная) модель колонных аппаратов приводит к нелинейным системам уравнений в частных производных, анализ которых в настоящее время даже с использованием средств электронно-вычислительной техники представляет определенные трудности.
Приводится краткий обнор работ по физическому и математическому моделированию процессов филътрагдаи в газовых и газо-конденсатках месторождению. Определяются основные направления предстоящих исследований по каждому из видев моделирования.
Из существующих методов наиболее широко применяется физическое и математическое моделирование. Это деление является условным, так как оба метода моделируют физические величины посредством самих физических величин. Различие заключается в том, что в первом случае моделирование осуществляется с помощью физических величин той же природы, во втором - физический процесс одной природы заменяется физическим процессом другой природы, но так, что оба физические явления подчиняются одинаковым законам. Они признаются аналогичными и математически описываются уравнениями одинаковой структуры. Так, электрическая система с индуктивностью, емкостью и сопротивлением может быть математической моделью колеблющегося на пружине груза. Здесь зарядка конденсатора, а затем его разрядка вследствие замыкания через сопротивление и емкость аналогичны отклонению груза от положения равновесия и последующего затухающего колебания.
В современной экспериментальной практике широко применяют физическое и математическое моделирование, которое незаменимо в тех случаях, когда нельзя определить параметры машин расчетными методами, а построение их опытных образцов для экспериментального исследования требует больших материальных затрат и времени.
При проектировании разработки газоконденсатных месторождений проводят комплексное физическое и математическое моделирование процесса дифференциальной конденсации пластовых смесей. В результате этих исследований получают величину давления начала конденсации, прогнозные данные о динамике выпадения и последующего испарения жидкой фазы при уменьшении давления, составе и свойствах добываемой смеси, коэффициентах конденсато - и компонентоотдачи.
Во многих случаях целесообразно комбинировать установки физического и математического моделирования в единую систему, позволяющую совместить преимущества обоих методов.
Эта теория, основанная на сочетании физического и математического моделирования, исходит из того, что указанный выше масштабный эффект обусловлен преимущественно ухудшением структуры потоков с увеличением размеров аппарата, и прежде всего - возрастанием неравномерности распределения скоростей по поперечному сечению аппарата.
Формирование физико-геологической модели базируется на результатах физического и математического моделирования. Так, при физическом моделировании создаются искусственные модели с близкими к горным породам физическими свойствами и с соблюдением условий подобия, при математическом моделировании рассчитываются физические поля для заданных физических свойств с использованием соответствующих уравнений теории потенциальных полей или дифференциальных волновых уравнений.
В чем состоит принципиальное различие между физическим и математическим моделированием.
Этот вывод подтверждается многочисленными опытами, физическим и математическим моделированием контура.
При разработке новых процессов и аппаратов применяют физическое и математическое моделирование.
Необходимо иметь в виду, что нельзя противопоставлять физическое и математическое моделирование.
