Элементы_теории_функций_и_функционального_анализа_2004_Колмогоров.djvu
3.9 MB
📘 Элементы теории функций и функционального анализа [2004] Колмогоров А.Н., Фомин С.В.
Приведено строгое систематизированное изложение основ функционального анализа и тонких вопросов теории функций действительного переменного. Основой явился курс функционального анализа, читавшийся А.Н. Колмогоровым в течение ряда лет на механико-математическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова. Академик А.Н. Колмогоров разработал программу новой дисциплины (названной «Анализом III»), включив в нее элементы теории множеств, метрических и нормированных пространств, теории меры и интеграла Лебега и линейных операторов в банаховых и гильбертовых пространствах.
Несомненно, что книга, седьмое издание которой предлагается читателю, - один из лучших учебников, написанных профессорами Московского университета за всю двухсотпятидесятилетнюю его историю.
Для студентов университетов, аспирантов, преподавателей, а также для научных работников в области математики и в смежных областях.
#math #алгебра #математика #олимпиады #функциональный_анализ
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Приведено строгое систематизированное изложение основ функционального анализа и тонких вопросов теории функций действительного переменного. Основой явился курс функционального анализа, читавшийся А.Н. Колмогоровым в течение ряда лет на механико-математическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова. Академик А.Н. Колмогоров разработал программу новой дисциплины (названной «Анализом III»), включив в нее элементы теории множеств, метрических и нормированных пространств, теории меры и интеграла Лебега и линейных операторов в банаховых и гильбертовых пространствах.
Несомненно, что книга, седьмое издание которой предлагается читателю, - один из лучших учебников, написанных профессорами Московского университета за всю двухсотпятидесятилетнюю его историю.
Для студентов университетов, аспирантов, преподавателей, а также для научных работников в области математики и в смежных областях.
#math #алгебра #математика #олимпиады #функциональный_анализ
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
〰️ Эксперименты по взаимодействию колебаний (солитонов)
Солитон — структурно устойчивая уединённая волна, распространяющаяся в нелинейной среде.
Солитоны ведут себя подобно частицам (частицеподобная волна): при взаимодействии друг с другом или с некоторыми другими возмущениями они не разрушаются, а продолжают движение, сохраняя свою структуру неизменной. Это свойство может использоваться для передачи данных на большие расстояния без помех. Кроме того, в отличие от гармонических волн, классические солитоны помимо переноса энергии осуществляют также перенос вещества. История изучения солитона началась в августе 1834 года на берегу канала Юнион вблизи Эдинбурга. Джон Скотт Рассел наблюдал на поверхности воды явление, которое он назвал уединённой волной — «solitary wave».#физика #physics #колебания #волны #опыты #эксперименты #waves #oscillation
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Солитон — структурно устойчивая уединённая волна, распространяющаяся в нелинейной среде.
Солитоны ведут себя подобно частицам (частицеподобная волна): при взаимодействии друг с другом или с некоторыми другими возмущениями они не разрушаются, а продолжают движение, сохраняя свою структуру неизменной. Это свойство может использоваться для передачи данных на большие расстояния без помех. Кроме того, в отличие от гармонических волн, классические солитоны помимо переноса энергии осуществляют также перенос вещества. История изучения солитона началась в августе 1834 года на берегу канала Юнион вблизи Эдинбурга. Джон Скотт Рассел наблюдал на поверхности воды явление, которое он назвал уединённой волной — «solitary wave».#физика #physics #колебания #волны #опыты #эксперименты #waves #oscillation
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
➰ Эстетика математики: разложение в ряд Фурье функции, график которой похож на кошку
Вот таким образом любую гладкую кривую можно трассировать в ряд Фурье, представляя в виде суммы тригонометрических базовых функций.
В инженерных приложениях обычно предполагается, что ряды Фурье сходятся, за исключением скачкообразных разрывов, поскольку функции, встречающиеся в инженерном деле, ведут себя лучше, чем функции, встречающиеся в других дисциплинах. В частности, если функция непрерывна со своей производной и интегрируема по квадрату, то ряд Фурье сходится к своей функции разложения.
Ряд Фурье назван в честь Жан-Батиста Жозефа Фурье (1768-1830), который внес важный вклад в изучение тригонометрических рядов после предварительных исследований Леонарда Эйлера, Жана ле Ронда д'Аламбера и Даниэля Бернулли. Фурье представил этот ряд с целью решения уравнения теплопроводности в металлической пластине, опубликовав свои первоначальные результаты в своей Памятке о распространении тепла в твердых телах 1807 года и опубликовав свою Теоретическую теорию тепла в 1822 году. В Памятке был представлен анализ Фурье, в частности ряды Фурье. Благодаря исследованиям Фурье был установлен факт, что произвольная (сначала непрерывная, а затем обобщенная на любую кусочно-гладкую) функция может быть представлена тригонометрическим рядом. Первое объявление об этом великом открытии было сделано Фурье в 1807 году перед Французской академией. Ранние идеи разложения периодической функции на сумму простых колебательных функций восходят к 3 веку до нашей эры, когда древние астрономы предложили эмпирическую модель движения планет, основанную на деферентах и эпициклах. #физика #physics #колебания #волны #опыты #эксперименты #waves #oscillation #math #математика
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Вот таким образом любую гладкую кривую можно трассировать в ряд Фурье, представляя в виде суммы тригонометрических базовых функций.
В инженерных приложениях обычно предполагается, что ряды Фурье сходятся, за исключением скачкообразных разрывов, поскольку функции, встречающиеся в инженерном деле, ведут себя лучше, чем функции, встречающиеся в других дисциплинах. В частности, если функция непрерывна со своей производной и интегрируема по квадрату, то ряд Фурье сходится к своей функции разложения.
Ряд Фурье назван в честь Жан-Батиста Жозефа Фурье (1768-1830), который внес важный вклад в изучение тригонометрических рядов после предварительных исследований Леонарда Эйлера, Жана ле Ронда д'Аламбера и Даниэля Бернулли. Фурье представил этот ряд с целью решения уравнения теплопроводности в металлической пластине, опубликовав свои первоначальные результаты в своей Памятке о распространении тепла в твердых телах 1807 года и опубликовав свою Теоретическую теорию тепла в 1822 году. В Памятке был представлен анализ Фурье, в частности ряды Фурье. Благодаря исследованиям Фурье был установлен факт, что произвольная (сначала непрерывная, а затем обобщенная на любую кусочно-гладкую) функция может быть представлена тригонометрическим рядом. Первое объявление об этом великом открытии было сделано Фурье в 1807 году перед Французской академией. Ранние идеи разложения периодической функции на сумму простых колебательных функций восходят к 3 веку до нашей эры, когда древние астрономы предложили эмпирическую модель движения планет, основанную на деферентах и эпициклах. #физика #physics #колебания #волны #опыты #эксперименты #waves #oscillation #math #математика
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
На заре авиации считалось, что невозможно управлять аэропланом, который расположен носом кверху. Когда машина оказывалась в таком положении, пилоты теряли самообладание, не справлялись с выводом аппарата из тангажа в 90° и вследствие этого гибли. Российский летчик Петр Нестеров сначала теоретически рассчитал, что выход из мертвой петли возможен. Он так доверял своим расчетам, что перед выполнением «мертвой петли» не пристегнулся ремнями к самолету.
Расчеты оказались правильными, и в верхней точке петли он не выпал, как предостерегали некоторые, — центробежная сила прижимала лётчика к сиденью. Он же впервые выполнил эту фигуру 9 сентября 1913 года.
Эта идея, что «в воздухе везде опора», зародилась у Нестерова еще до 1912 года. «Совершить «мертвую петлю» было для меня вопросом самолюбия, — ведь более полугода я исследовал этот вопрос на бумаге», — говорил потом авиатор. 27 августа 1913 года над Сырецким полем в Киеве Нестеров рискнул и впервые в мире исполнил этот маневр. Замкнутую петлю в вертикальной плоскости он выполнил на самолете «Ньюпор-4» с двигателем «Гном» с 70 л. с. Так российский летчик положил начало высшему пилотажу. #физика #physics #авиация #факты #опыты #эксперименты #механика #кинематика
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧲 Эксперимент, иллюстрирующий как можно перевести энергию магнитного поля в механическую энергию. Небольшой магнитный ускоритель.
⚡️ Неодимовый магнит — мощный постоянный магнит, состоящий из сплава редкоземельного элемента неодима, бора и железа. Кристаллическая структура имеет тетрагональную форму и представлена формулой Nd₂Fe₁₄B. Известен своей мощностью притяжения и высокой стойкостью к размагничиванию. Имеет металлический блеск, обусловленный покрытием (на изломе — серый), очень востребован и применяется в разных областях промышленности, медицины, в быту и электронике.
#физика #physics #магнетизм #ускоритель #опыты #эксперименты #механика #кинематика
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
#физика #physics #магнетизм #ускоритель #опыты #эксперименты #механика #кинематика
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📘 Создаём нейронную сеть [2017] Рашид Тарик
📗 Make Your Own Neural Network Tariq Rashid [2016] Rashid Tariq
💾 Скачать книги
Основные темы книги:
▫️ нейронные сети и системы искусственного интеллекта;
▫️ структура нейронных сетей;
▫️ сглаживание сигналов, распространяющихся по нейронной сети, с помощью функции активации;
▫️ тренировка и тестирование нейронных сетей;
▫️ интерактивная среда программирования IPython;
▫️ использование нейронных сетей в качестве классификаторов объектов;
▫️ распознавание образов с помощью нейронных сетей.
Для тех, кто захочет задонатить на кофе☕️:
ВТБ:
Сбер:
ЮMoney:
Британский физик Стивен Хокинг, в своей статье 2014 года, сказал, что недооценка угрозы со стороны искусственного интеллекта может стать самой большой ошибкой в истории человечества.
#программирование #алгоритмы #машинное_обучение #статистика #компьютерное_зрение #AI #искусственный_интеллект
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
📗 Make Your Own Neural Network Tariq Rashid [2016] Rashid Tariq
💾 Скачать книги
Основные темы книги:
▫️ нейронные сети и системы искусственного интеллекта;
▫️ структура нейронных сетей;
▫️ сглаживание сигналов, распространяющихся по нейронной сети, с помощью функции активации;
▫️ тренировка и тестирование нейронных сетей;
▫️ интерактивная среда программирования IPython;
▫️ использование нейронных сетей в качестве классификаторов объектов;
▫️ распознавание образов с помощью нейронных сетей.
Для тех, кто захочет задонатить на кофе☕️:
ВТБ:
+79616572047 (СБП) Сбер:
+79026552832 (СБП) ЮMoney:
410012169999048Британский физик Стивен Хокинг, в своей статье 2014 года, сказал, что недооценка угрозы со стороны искусственного интеллекта может стать самой большой ошибкой в истории человечества.
#программирование #алгоритмы #машинное_обучение #статистика #компьютерное_зрение #AI #искусственный_интеллект
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Создаём нейронную сеть [2017] RU+EN.zip
58.7 MB
📘 Создаём нейронную сеть [2017] Рашид Тарик
Эта книга представляет собой введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Она предназначена для тех, кто хочет узнать, что такое нейронные сети, где они применяются и как самому создать такую сеть, не имея опыта работы в данной области. Автор простым и понятным языком объясняет теоретические аспекты, знание которых необходимо для понимания принципов функционирования нейронных сетей и написания соответствующих программных инструкций. Изложение материала сопровождается подробным описанием процедуры поэтапного создания полностью функционального кода, который реализует нейронную сеть на языке Python и способен выполняться даже на таком миниатюрном компьютере, как Raspberry Pi Zero.
Тарик Рашид — специалист в области количественного анализа данных и разработки решений на базе продуктов с открытым исходным кодом.Имеет ученую степень по физике и степень магистра по специальности "Machine Learning and Data Mining". Проживая в Лондоне, он возглавляет местную группу разработчиков Python (насчитывающую около 3000 участников), организует многочисленные семинары и часто выступает с докладами на международных конференциях.
📗 Make Your Own Neural Network Tariq Rashid [2016] Rashid Tariq
A step-by-step gentle journey through the mathematics of neural networks, and making your own using the Python computer language.
Neural networks are a key element of deep learning and artificial intelligence, which today is capable of some truly impressive feats. Yet too few really understand how neural networks actually work. This guide will take you on a fun and unhurried journey, starting from very simple ideas, and gradually building up an understanding of how neural networks work. You won't need any mathematics beyond secondary school, and an accessible introduction to calculus is also included.
#программирование #алгоритмы #машинное_обучение #статистика #компьютерное_зрение #AI #искусственный_интеллект
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Эта книга представляет собой введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Она предназначена для тех, кто хочет узнать, что такое нейронные сети, где они применяются и как самому создать такую сеть, не имея опыта работы в данной области. Автор простым и понятным языком объясняет теоретические аспекты, знание которых необходимо для понимания принципов функционирования нейронных сетей и написания соответствующих программных инструкций. Изложение материала сопровождается подробным описанием процедуры поэтапного создания полностью функционального кода, который реализует нейронную сеть на языке Python и способен выполняться даже на таком миниатюрном компьютере, как Raspberry Pi Zero.
Тарик Рашид — специалист в области количественного анализа данных и разработки решений на базе продуктов с открытым исходным кодом.Имеет ученую степень по физике и степень магистра по специальности "Machine Learning and Data Mining". Проживая в Лондоне, он возглавляет местную группу разработчиков Python (насчитывающую около 3000 участников), организует многочисленные семинары и часто выступает с докладами на международных конференциях.
📗 Make Your Own Neural Network Tariq Rashid [2016] Rashid Tariq
A step-by-step gentle journey through the mathematics of neural networks, and making your own using the Python computer language.
Neural networks are a key element of deep learning and artificial intelligence, which today is capable of some truly impressive feats. Yet too few really understand how neural networks actually work. This guide will take you on a fun and unhurried journey, starting from very simple ideas, and gradually building up an understanding of how neural networks work. You won't need any mathematics beyond secondary school, and an accessible introduction to calculus is also included.
#программирование #алгоритмы #машинное_обучение #статистика #компьютерное_зрение #AI #искусственный_интеллект
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
📙 Building Low Latency Applications with C++ [2023] Sourav Ghosh
💾 Скачать книгу
This book is for C++ developers who want to gain expertise in low latency applications and effective design and development strategies. C++ software engineers looking to apply their knowledge to low latency trading systems such as HFT will find this book useful to understand which C++ features matter and which ones to avoid. Quantitative researchers in the trading industry eager to delve into the intricacies of low latency implementation will also benefit from this book. Familiarity with Linux and the C++ programming language is a prerequisite for this book.
Sourav Ghosh has worked in several proprietary high-frequency algorithmic trading firms over the last decade. He has built and deployed extremely low latency, high throughput automated trading systems for trading exchanges around the world, across multiple asset classes. He specializes in statistical arbitrage market-making, and pairs trading strategies for the most liquid global futures contracts. He works as a Senior Quantitative Developer at a trading firm in Chicago. He holds a Masters in Computer Science from the University of Southern California. His areas of interest include Computer Architecture, FinTech, Probability Theory and Stochastic Processes, Statistical Learning and Inference Methods, and Natural Language Processing. #cpp #cplusplus #программирование
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
💾 Скачать книгу
This book is for C++ developers who want to gain expertise in low latency applications and effective design and development strategies. C++ software engineers looking to apply their knowledge to low latency trading systems such as HFT will find this book useful to understand which C++ features matter and which ones to avoid. Quantitative researchers in the trading industry eager to delve into the intricacies of low latency implementation will also benefit from this book. Familiarity with Linux and the C++ programming language is a prerequisite for this book.
Sourav Ghosh has worked in several proprietary high-frequency algorithmic trading firms over the last decade. He has built and deployed extremely low latency, high throughput automated trading systems for trading exchanges around the world, across multiple asset classes. He specializes in statistical arbitrage market-making, and pairs trading strategies for the most liquid global futures contracts. He works as a Senior Quantitative Developer at a trading firm in Chicago. He holds a Masters in Computer Science from the University of Southern California. His areas of interest include Computer Architecture, FinTech, Probability Theory and Stochastic Processes, Statistical Learning and Inference Methods, and Natural Language Processing. #cpp #cplusplus #программирование
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Building_Low_Latency_Applications_with_C++_2023_Sourav_Ghosh.pdf
9.7 MB
📙 Building Low Latency Applications with C++ [2023] Sourav Ghosh
Develop a complete low latency trading ecosystem from scratch using modern C++. C++ is meticulously designed with efficiency, performance, and flexibility as its core objectives. However, real-time low latency applications demand a distinct set of requirements, particularly in terms of performance latencies.
C++ is meticulously designed with efficiency, performance, and flexibility as its core objectives. However, real-time low latency applications demand a distinct set of requirements, particularly in terms of performance latencies.
With this book, you’ll gain insights into the performance requirements for low latency applications and the C++ features critical to achieving the required performance latencies. You’ll also solidify your understanding of the C++ principles and techniques as you build a low latency system in C++ from scratch.
You’ll understand the similarities between such applications, recognize the impact of performance latencies on business, and grasp the reasons behind the extensive efforts invested in minimizing latencies. Using a step-by-step approach, you’ll embark on a low latency app development journey by building an entire electronic trading system, encompassing a matching engine, market data handlers, order gateways, and trading algorithms, all in C++. Additionally, you’ll get to grips with measuring and optimizing the performance of your trading system.
By the end of this book, you’ll have a comprehensive understanding of how to design and build low latency applications in C++ from the ground up, while effectively minimizing performance latencies.
Develop a complete low latency trading ecosystem from scratch using modern C++. C++ is meticulously designed with efficiency, performance, and flexibility as its core objectives. However, real-time low latency applications demand a distinct set of requirements, particularly in terms of performance latencies.
C++ is meticulously designed with efficiency, performance, and flexibility as its core objectives. However, real-time low latency applications demand a distinct set of requirements, particularly in terms of performance latencies.
With this book, you’ll gain insights into the performance requirements for low latency applications and the C++ features critical to achieving the required performance latencies. You’ll also solidify your understanding of the C++ principles and techniques as you build a low latency system in C++ from scratch.
You’ll understand the similarities between such applications, recognize the impact of performance latencies on business, and grasp the reasons behind the extensive efforts invested in minimizing latencies. Using a step-by-step approach, you’ll embark on a low latency app development journey by building an entire electronic trading system, encompassing a matching engine, market data handlers, order gateways, and trading algorithms, all in C++. Additionally, you’ll get to grips with measuring and optimizing the performance of your trading system.
By the end of this book, you’ll have a comprehensive understanding of how to design and build low latency applications in C++ from the ground up, while effectively minimizing performance latencies.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Поверхностное натяжение — термодинамическая характеристика поверхности раздела двух находящихся в равновесии фаз, определяемая работой обратимого изотермокинетического образования единицы площади этой поверхности раздела при условии, что температура, объём системы и химические потенциалы всех компонентов в обеих фазах остаются постоянными.
Поверхностное натяжение имеет двойной физический смысл — энергетический (термодинамический) и силовой (механический). Энергетическое (термодинамическое) определение: поверхностное натяжение — это удельная работа увеличения поверхности при её растяжении при условии постоянства температуры. Силовое (механическое) определение: поверхностное натяжение — это сила, действующая на единицу длины линии, которая ограничивает поверхность жидкости.
Поверхностное натяжение возникает на границе газообразных, жидких и твёрдых тел. Обычно под термином «поверхностное натяжение» имеется в виду поверхностное натяжение жидких тел на границе жидкость — газ. В случае жидкой поверхности раздела поверхностное натяжение правомерно также рассматривать как силу, действующую на единицу длины контура поверхности и стремящуюся сократить поверхность до минимума при заданных объёмах фаз. #gif #видеоуроки #эксперименты #опыты #physics #физика
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💡 Опыт с водой и атмосферным давлением
❓ Задача для наших подписчиков: Почему вода вытекает из синей трубочки при поднятии красной трубочки?
#gif #гидростатика #эксперименты #опыты #physics #физика #механика
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
#gif #гидростатика #эксперименты #опыты #physics #физика #механика
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
♾ Задача по функциональному анализу 📈
Интересные факты: Развитие функционального анализа связано с изучением преобразования Фурье, дифференциальных и интегральных уравнений. Большой вклад в развитие и становление функционального анализа внёс польский математик Стефан Банах.
Изучение представления функций с помощью преобразования Фурье было привлекательно, к примеру, потому, что для определённых классов функций можно континуальный набор точек (значения функции) охарактеризовать счётным набором значений (набором коэффициентов).
Методы функционального анализа быстро приобрели популярность в различных областях математики и физики в качестве мощного инструмента. Значительную роль при этом сыграла теория линейных операторов:
Функциональный анализ за последние два десятилетия настолько разросся, настолько широко и глубоко проник почти во все области математики, что сейчас даже трудно определить самый предмет этой дисциплины. Однако в функциональном анализе есть несколько больших «традиционных» направлений, которые и поныне в значительной степени определяют его лицо. К их числу принадлежит и теория линейных операторов, которую иногда называют становым хребтом функционального анализа. Именно через теорию операторов функциональный анализ столкнулся с квантовой механикой, дифференциальными уравнениями, теорией вероятности, а также рядом прикладных дисциплин.
📝 Читать разбор задачи
#задачи #разбор_задач #математика #math
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Интересные факты: Развитие функционального анализа связано с изучением преобразования Фурье, дифференциальных и интегральных уравнений. Большой вклад в развитие и становление функционального анализа внёс польский математик Стефан Банах.
Изучение представления функций с помощью преобразования Фурье было привлекательно, к примеру, потому, что для определённых классов функций можно континуальный набор точек (значения функции) охарактеризовать счётным набором значений (набором коэффициентов).
Методы функционального анализа быстро приобрели популярность в различных областях математики и физики в качестве мощного инструмента. Значительную роль при этом сыграла теория линейных операторов:
Функциональный анализ за последние два десятилетия настолько разросся, настолько широко и глубоко проник почти во все области математики, что сейчас даже трудно определить самый предмет этой дисциплины. Однако в функциональном анализе есть несколько больших «традиционных» направлений, которые и поныне в значительной степени определяют его лицо. К их числу принадлежит и теория линейных операторов, которую иногда называют становым хребтом функционального анализа. Именно через теорию операторов функциональный анализ столкнулся с квантовой механикой, дифференциальными уравнениями, теорией вероятности, а также рядом прикладных дисциплин.
📝 Читать разбор задачи
#задачи #разбор_задач #математика #math
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📕 Численные методы [Часть 1] [2017] Пименов В.Г.
📙 Численные методы [Часть 2] [2017] Пименов В.Г. , Ложников А.Б
💾 Скачать книги
Численные (вычислительные) методы — методы решения математических задач в численном виде. Представление как исходных данных в задаче, так и её решения — в виде числа или набора чисел.
Исходная математическая задача заменяется другой задачей — вычислительным алгоритмом. Основными требованиями к вычислительному алгоритму являются: высокая точность, устойчивость и экономичность. При переходе к дискретной модели появляется погрешность аппроксимации, а при реализации вычислений — погрешность округления, поэтому для реальных вычислительных алгоритмов проводится анализ погрешностей и устойчивости вычислительного алгоритма. В современной науке для решения задач прикладной математики формулируется математическая модель в терминах интегральных и дифференциальных уравнений функций непрерывного аргумента. Переход от континуальной к дискретной математической модели осуществляется заменой функций непрерывного аргумента функциями дискретного аргумента. В получившихся конечно-разностных уравнениях интеграл и производная представлены конечной суммой и разностным отношением, соответственно.
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
📙 Численные методы [Часть 2] [2017] Пименов В.Г. , Ложников А.Б
💾 Скачать книги
Численные (вычислительные) методы — методы решения математических задач в численном виде. Представление как исходных данных в задаче, так и её решения — в виде числа или набора чисел.
Исходная математическая задача заменяется другой задачей — вычислительным алгоритмом. Основными требованиями к вычислительному алгоритму являются: высокая точность, устойчивость и экономичность. При переходе к дискретной модели появляется погрешность аппроксимации, а при реализации вычислений — погрешность округления, поэтому для реальных вычислительных алгоритмов проводится анализ погрешностей и устойчивости вычислительного алгоритма. В современной науке для решения задач прикладной математики формулируется математическая модель в терминах интегральных и дифференциальных уравнений функций непрерывного аргумента. Переход от континуальной к дискретной математической модели осуществляется заменой функций непрерывного аргумента функциями дискретного аргумента. В получившихся конечно-разностных уравнениях интеграл и производная представлены конечной суммой и разностным отношением, соответственно.
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Численные методы [2 книги] [2017].zip
37.9 MB
📕 Численные методы [Часть 1] [2017] Пименов В.Г.
В учебном пособии даются основные понятия, изучаемые в первой части курса «Численные методы»: теория погрешностей; методы решения нелинейных уравнений, линейных и нелинейных систем; теории интерполяции, численного дифференцирования и численного интегрирования. Учебное пособие предназначено для изучения дисциплины «Численные методы» по специальностям среднего профессионального образования 09.02.03 «Программирование в компьютерных системах», 09.02.07 «Информационные системы и программирование» и др.
📙 Численные методы [Часть 2] [2017] Пименов В.Г. , Ложников А.Б
В учебном пособии даются основные понятия, изучаемые во второй части курса "Численные методы": задачи Коши, численные методы решения краевых задач, интерполяция сплайнами, метод наименьших квадратов и т.д. Пособие отражает тот взгляд на методику изложения предмета и отбор материала, который десятилетиями складывался на кафедре вычислительной математики математико-механического факультета Уральского государственного университета имени А. М. Горького.
#численные_методы #вычислительная_математика #математика #алгоритмы
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
В учебном пособии даются основные понятия, изучаемые в первой части курса «Численные методы»: теория погрешностей; методы решения нелинейных уравнений, линейных и нелинейных систем; теории интерполяции, численного дифференцирования и численного интегрирования. Учебное пособие предназначено для изучения дисциплины «Численные методы» по специальностям среднего профессионального образования 09.02.03 «Программирование в компьютерных системах», 09.02.07 «Информационные системы и программирование» и др.
📙 Численные методы [Часть 2] [2017] Пименов В.Г. , Ложников А.Б
В учебном пособии даются основные понятия, изучаемые во второй части курса "Численные методы": задачи Коши, численные методы решения краевых задач, интерполяция сплайнами, метод наименьших квадратов и т.д. Пособие отражает тот взгляд на методику изложения предмета и отбор материала, который десятилетиями складывался на кафедре вычислительной математики математико-механического факультета Уральского государственного университета имени А. М. Горького.
#численные_методы #вычислительная_математика #математика #алгоритмы
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Имеется большая цилиндрическая ёмкость, наполненная водой. В ёмкости есть два маленьких отверстия (d << D) на разных высотах. Определите скорость движения точки пересечения струек воды, вытекающей из заданных отверстий. Какую траекторию описывает эта точка? Как влияет на скорость диаметр отверстий, если не считать его бесконечно малым?
#задачи #гидростатика #гидродинамика #механика #кинематика
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
♾ «Машинная графика». Центрнаучфильм [1981]
Фильм посвящен рассказу о машинной графике, ее возможностях и применении.
Машинная графика (МГ) – это совокупность технических, математических и программных средств и приемов, позволяющих осуществить ввод и вывод из ЭВМ графической информации без ручного преобразования информации в чи-словую или графическую форму. Машинная графика используется во многих научных и инженерных дисциплинах, в бизнесе и кинематографии, рекламном и издательском деле, проектировании.
📚 Подборка книг по теме: Компьютерная и машинная графика
#графика #машинная_графика #программирование #математика #геометрия
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Фильм посвящен рассказу о машинной графике, ее возможностях и применении.
Машинная графика (МГ) – это совокупность технических, математических и программных средств и приемов, позволяющих осуществить ввод и вывод из ЭВМ графической информации без ручного преобразования информации в чи-словую или графическую форму. Машинная графика используется во многих научных и инженерных дисциплинах, в бизнесе и кинематографии, рекламном и издательском деле, проектировании.
📚 Подборка книг по теме: Компьютерная и машинная графика
#графика #машинная_графика #программирование #математика #геометрия
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Передовая инженерная школа ИТМО объявляет о старте регистрации на Школу РЕ 2024!
Ты инженер, IT-специалист или молодой ученый? Хочешь запускать на рынок прибыльные и перспективные проекты? Не знаешь, как выйти на крупного партнера?
Школа РЕ — это экспертный буст от лидеров рынка и успешных предпринимателей, нетворкинг с коллегами из профессиональной сферы и построение своей карьерной траектории при поддержке ПАО «Татнефть».
Горишь идеей, но не знаешь, как ее упаковать? Ищи все подробности мероприятия на сайте и подавай заявку на участие в интенсиве до 17 апреля включительно.
Участие в Школе PE полностью бесплатное, по окончанию выдается диплом ДПО от Университета ИТМО
Ты инженер, IT-специалист или молодой ученый? Хочешь запускать на рынок прибыльные и перспективные проекты? Не знаешь, как выйти на крупного партнера?
Школа РЕ — это экспертный буст от лидеров рынка и успешных предпринимателей, нетворкинг с коллегами из профессиональной сферы и построение своей карьерной траектории при поддержке ПАО «Татнефть».
Горишь идеей, но не знаешь, как ее упаковать? Ищи все подробности мероприятия на сайте и подавай заявку на участие в интенсиве до 17 апреля включительно.
Участие в Школе PE полностью бесплатное, по окончанию выдается диплом ДПО от Университета ИТМО
Распространённое объяснение — вода попадает в котёл, там кипит и расширяется — некорректно. Один исследователь, заказав стеклянную лодку с большим жёстким котлом, выяснил, что в котле нет жидкой воды, только газ, а пульсация воды идёт где-то в трубах. Другой исследователь, сделавший мембранный котёл с прозрачной мембраной, обнаружил, что кипение собственно в котле незначительно, а выброс воды из труб в котёл если и есть, то на время нарушает работу двигателя.
Лодка хлопает с частотой в несколько герц, простое нагревание-охлаждение рабочего тела не может проходить с такой быстротой — и это собственная частота пружинного маятника; в роли пружины — газ в котле, в роли груза — вода в трубах. Котёл значительно горячее выхлопных труб, и пар, контактируя с холодной мокрой трубой, конденсируется. Газовая пружина сжимается, вода попадает на более горячий участок трубы и снова испаряется. Этот механизм действует в противофазе с пульсацией воды, то есть опережает на 180° по фазе, в то время как для автоколебаний нужно опережение около 90° — но на нагревание воды нужно время, это даёт небольшое запаздывание.
Таким образом, парореактивная лодка гоняет воду туда-сюда то из труб, то в трубы. Такой открытый водяной контур даже в идеальной (невязкой) жидкости даёт тягу: лодка захватывает неподвижную воду и выплёвывает её назад, что, по закону сохранения импульса, приводит к движению вперёд. КПД такого двигателя чрезвычайно низкий, менее 0,1 процента.
#физика #термодинамика #мкт #механика #теплота #опыты #эксперименты #physics
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM