This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💫 Solar Analemma ☀️
Аналемма (др.-греч. ανάλημμα, «основа, фундамент») — кривая, соединяющая ряд последовательных положений центральной звезды планетной системы (в нашем случае — Солнца) на небосводе одной из планет этой системы в одно и то же время суток в течение года.
Форма аналеммы на небосводе Земли имеет вид «восьмёрки» и определяется наклоном земной оси к плоскости эклиптики, эллиптичностью земной орбиты и ориентацией земной оси относительно главных осей эллипса земной орбиты. Наивысшее положение солнца на аналемме (точнее — имеющее наибольшее склонение) соответствует летнему солнцестоянию, наинизшее (с наименьшим склонением) — зимнему. Положение в перекрестии «восьмёрки» солнце занимает два раза в год, в середине апреля и в конце августа. Эти даты не совпадают с весенним и осенним равноденствием, а сдвинуты к лету (в южном полушарии к зиме), что связано с эллиптичностью земной орбиты.
Вследствие эллиптичности земной орбиты положения солнца вблизи верхнего экстремума расположены теснее, а вблизи нижнего — реже. Это связано с тем, что вблизи зимнего солнцестояния Земля движется по орбите быстрее, так как она проходит перигелий в начале января, а вблизи летнего — медленнее (афелий в начале июля). Поскольку солнцестояния опережают дни прохождений перигелия и афелия примерно на две недели, «восьмёрка» аналеммы слегка асимметрична — восточная и западная половины несколько различаются. #gif #физика #механика #астрономия #космос #космология #кинематика #physics
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Аналемма (др.-греч. ανάλημμα, «основа, фундамент») — кривая, соединяющая ряд последовательных положений центральной звезды планетной системы (в нашем случае — Солнца) на небосводе одной из планет этой системы в одно и то же время суток в течение года.
Форма аналеммы на небосводе Земли имеет вид «восьмёрки» и определяется наклоном земной оси к плоскости эклиптики, эллиптичностью земной орбиты и ориентацией земной оси относительно главных осей эллипса земной орбиты. Наивысшее положение солнца на аналемме (точнее — имеющее наибольшее склонение) соответствует летнему солнцестоянию, наинизшее (с наименьшим склонением) — зимнему. Положение в перекрестии «восьмёрки» солнце занимает два раза в год, в середине апреля и в конце августа. Эти даты не совпадают с весенним и осенним равноденствием, а сдвинуты к лету (в южном полушарии к зиме), что связано с эллиптичностью земной орбиты.
Вследствие эллиптичности земной орбиты положения солнца вблизи верхнего экстремума расположены теснее, а вблизи нижнего — реже. Это связано с тем, что вблизи зимнего солнцестояния Земля движется по орбите быстрее, так как она проходит перигелий в начале января, а вблизи летнего — медленнее (афелий в начале июля). Поскольку солнцестояния опережают дни прохождений перигелия и афелия примерно на две недели, «восьмёрка» аналеммы слегка асимметрична — восточная и западная половины несколько различаются. #gif #физика #механика #астрономия #космос #космология #кинематика #physics
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🪐 Новая идея терраформирования Марса — возможно ли это?
Терраформирование Марса — гипотетический процесс, в ходе которого марсианский климат, поверхность и другие характеристики планеты должны быть последовательно изменены с целью сделать большие пространства на поверхности Марса более пригодными для человеческой жизни, таким образом облегчая колонизацию планеты, а также делая эту колонизацию гораздо более безопасной и устойчивой.
Концепция базируется на предположении, что среда планеты может быть терраформирована с использованием искусственных средств. Кроме того, осуществимость такого создания планетарной биосферы на Марсе ещё не доказана. Было предложено несколько методов, реализация отдельных из которых требует невероятных ресурсных и денежных затрат, а также несколько других, которые сейчас являются технологически достижимыми.
Будущий прирост населения и потребности в ресурсах могут обусловить необходимость колонизации объектов, отличных от Земли, таких как Марс, Луна и ближайшие планеты. Колонизация космоса облегчит человечеству сбор энергетических и материальных ресурсов, имеющихся в Солнечной системе.
Со многих точек зрения Марс наиболее похож на Землю из всех планет, входящих в Солнечную систему. Считается, что Марс когда-то, на ранних этапах своей истории, действительно имел среду ещё более похожую на современную Землю, имел густую атмосферу и много воды, которую потерял за период в несколько сотен миллионов лет. Из-за сходства и близости «Красной планеты» к Земле, Марс может оказаться наиболее целесообразным и эффективным объектом для терраформирования среди всех космических тел в Солнечной системе.
К этической проблематике принадлежит опасность потенциального вытеснения местных марсианских форм жизни земными, если такие формы жизни, хотя бы и микробные, действительно существуют. #gif #физика #механика #астрономия #космос #космология #кинематика #physics
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Терраформирование Марса — гипотетический процесс, в ходе которого марсианский климат, поверхность и другие характеристики планеты должны быть последовательно изменены с целью сделать большие пространства на поверхности Марса более пригодными для человеческой жизни, таким образом облегчая колонизацию планеты, а также делая эту колонизацию гораздо более безопасной и устойчивой.
Концепция базируется на предположении, что среда планеты может быть терраформирована с использованием искусственных средств. Кроме того, осуществимость такого создания планетарной биосферы на Марсе ещё не доказана. Было предложено несколько методов, реализация отдельных из которых требует невероятных ресурсных и денежных затрат, а также несколько других, которые сейчас являются технологически достижимыми.
Будущий прирост населения и потребности в ресурсах могут обусловить необходимость колонизации объектов, отличных от Земли, таких как Марс, Луна и ближайшие планеты. Колонизация космоса облегчит человечеству сбор энергетических и материальных ресурсов, имеющихся в Солнечной системе.
Со многих точек зрения Марс наиболее похож на Землю из всех планет, входящих в Солнечную систему. Считается, что Марс когда-то, на ранних этапах своей истории, действительно имел среду ещё более похожую на современную Землю, имел густую атмосферу и много воды, которую потерял за период в несколько сотен миллионов лет. Из-за сходства и близости «Красной планеты» к Земле, Марс может оказаться наиболее целесообразным и эффективным объектом для терраформирования среди всех космических тел в Солнечной системе.
К этической проблематике принадлежит опасность потенциального вытеснения местных марсианских форм жизни земными, если такие формы жизни, хотя бы и микробные, действительно существуют. #gif #физика #механика #астрономия #космос #космология #кинематика #physics
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💨 Шарик в потоке жидкости 🟡
Эффект Магнуса — физическое явление, возникающее при обтекании вращающегося тела потоком жидкости или газа. Образуется сила, воздействующая на тело и направленная перпендикулярно направлению потока. Это является результатом совместного воздействия таких физических явлений, как эффект Бернулли и образования пограничного слоя в среде вокруг обтекаемого объекта. Вращающийся объект создаёт в среде вокруг себя вихревое движение. С одной стороны объекта направление вихря совпадает с направлением обтекающего потока и, соответственно, скорость движения среды с этой стороны увеличивается. С другой стороны объекта направление вихря противоположно направлению движения потока, и скорость движения среды уменьшается. Ввиду этой разности скоростей возникает разность давлений, порождающая поперечную силу от той стороны вращающегося тела, на которой направление вращения и направление потока противоположны, к той стороне, на которой эти направления совпадают.
Эффект Вентури — заключается в падении давления, когда поток жидкости или газа протекает через суженную часть трубы. Эффект Вентури является следствием действия закона Бернулли, которому соответствует уравнение Бернулли, определяющее связь между скоростью v жидкости, давлением p в ней и высотой h, на которой находится рассматриваемый элемент жидкости, над уровнем отсчёта.
Эффект Коанда — физическое явление, названное в честь румынского учёного Анри Коандэ (название предложил его французский коллега Альбер Метраль). Коандэ в 1932 году обнаружил, что струя жидкости, вытекающая из сопла, стремится отклониться по направлению к стенке и при определенных условиях прилипает к ней. Это объясняется тем, что боковая стенка препятствует свободному поступлению воздуха с одной стороны струи, создавая вихрь в зоне пониженного давления. Аналогично и поведение струи газа. На основе этого эффекта строится одна из ветвей пневмоники. #gif #видеоуроки #физика #physics #опыты #эксперименты
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Эффект Магнуса — физическое явление, возникающее при обтекании вращающегося тела потоком жидкости или газа. Образуется сила, воздействующая на тело и направленная перпендикулярно направлению потока. Это является результатом совместного воздействия таких физических явлений, как эффект Бернулли и образования пограничного слоя в среде вокруг обтекаемого объекта. Вращающийся объект создаёт в среде вокруг себя вихревое движение. С одной стороны объекта направление вихря совпадает с направлением обтекающего потока и, соответственно, скорость движения среды с этой стороны увеличивается. С другой стороны объекта направление вихря противоположно направлению движения потока, и скорость движения среды уменьшается. Ввиду этой разности скоростей возникает разность давлений, порождающая поперечную силу от той стороны вращающегося тела, на которой направление вращения и направление потока противоположны, к той стороне, на которой эти направления совпадают.
Эффект Вентури — заключается в падении давления, когда поток жидкости или газа протекает через суженную часть трубы. Эффект Вентури является следствием действия закона Бернулли, которому соответствует уравнение Бернулли, определяющее связь между скоростью v жидкости, давлением p в ней и высотой h, на которой находится рассматриваемый элемент жидкости, над уровнем отсчёта.
Эффект Коанда — физическое явление, названное в честь румынского учёного Анри Коандэ (название предложил его французский коллега Альбер Метраль). Коандэ в 1932 году обнаружил, что струя жидкости, вытекающая из сопла, стремится отклониться по направлению к стенке и при определенных условиях прилипает к ней. Это объясняется тем, что боковая стенка препятствует свободному поступлению воздуха с одной стороны струи, создавая вихрь в зоне пониженного давления. Аналогично и поведение струи газа. На основе этого эффекта строится одна из ветвей пневмоники. #gif #видеоуроки #физика #physics #опыты #эксперименты
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧲 Насос без подвижных частей может перекачивать жидкость, но как? ⚡️
Электромагнитный насос [ магнитогидродинамический насос] — насос, предназначенный для перекачки расплавленных металлов, растворов солей и других электропроводящих жидкостей. Принцип действия электромагнитного насоса следующий. Внешнее магнитное поле устанавливается под прямым углом к нужному направлению движения жидкого вещества, через вещество пропускается ток. Вызванная таким образом сила Ампера перемещает жидкость.
Электромагнитные насосы используются для перемещения расплавленного припоя во многих машинах для пайки волной, для перекачки жидкометаллического теплоносителя в ядерных реакторах (например в реакторе БН-800, а также на ЯЭУ "Бук" и "Топаз") и в магнитогидродинамическом приводе.
Эйнштейном и Силардом была разработана модель холодильника, в котором электромагнитный насос приводил в движение расплавленный металл, который сжимал рабочий газ, пентан. #физика #опыты #эксперименты #наука #science #physics #электродинамика #магнетизм #видеоуроки
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Электромагнитный насос [ магнитогидродинамический насос] — насос, предназначенный для перекачки расплавленных металлов, растворов солей и других электропроводящих жидкостей. Принцип действия электромагнитного насоса следующий. Внешнее магнитное поле устанавливается под прямым углом к нужному направлению движения жидкого вещества, через вещество пропускается ток. Вызванная таким образом сила Ампера перемещает жидкость.
Электромагнитные насосы используются для перемещения расплавленного припоя во многих машинах для пайки волной, для перекачки жидкометаллического теплоносителя в ядерных реакторах (например в реакторе БН-800, а также на ЯЭУ "Бук" и "Топаз") и в магнитогидродинамическом приводе.
Эйнштейном и Силардом была разработана модель холодильника, в котором электромагнитный насос приводил в движение расплавленный металл, который сжимал рабочий газ, пентан. #физика #опыты #эксперименты #наука #science #physics #электродинамика #магнетизм #видеоуроки
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🛩💨 Эффект Прандтля-Глоерта (паровой конус) — научно-популярное название конусовидного облака конденсата, возникающего вокруг объекта, движущегося на околозвуковых скоростях. Чаще всего наблюдается у самолётов. Назван в честь немецкого физика Людвига Прандтля и английского физика Германна Глоерта.
При достижении определённой скорости потока, обтекающего тело (крыло), соответствующей числу Маха, называемому критическим, местная скорость начинает превышать скорость звука. При этом возникает скачок уплотнения — нормальная ударная волна. Однако течения в пограничном слое в силу вязкости имеют существенно меньшую скорость. Возникает градиент скоростей, перпендикулярный поверхности, и как следствие, градиент давления. Этот градиент является неблагоприятным, приводящим к отрыву потока в основании ударной волны, и скачок уплотнения принимает лямбдовидную форму. Отрывное течение как бы оборачивается вокруг скачка, расширяется в зону за ударной волной. Этот процесс является местно адиабатическим, где занимаемый воздухом объём увеличивается, а его температура понижается. Если влажность воздуха достаточно велика, то температура воздуха может оказаться ниже точки росы. Тогда содержащийся в воздухе водяной пар конденсируется в виде мельчайших капелек, которые образуют небольшое облако. Поскольку отрывные течения за ударной волной направлены вдоль её фронта, передний край облака повторяет её форму, образуя конус.
Поскольку по мере удаления от фронта ударной волны температура снова становится равной температуре невозмущенного потока, конденсат испаряется. Поэтому складывается впечатление, что облако пара следует за летательным аппаратом.
При дальнейшем росте скорости фронт нормального скачка смещается по направлению потока, течения в пограничном слое становятся сверхзвуковыми и условия для конденсации исчезают. Поэтому паровой конус наблюдается лишь в узком диапазоне скоростей. #gif #физика #механика #видеоуроки #аэродинамика #термодинамика #МКТ #physics
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
При достижении определённой скорости потока, обтекающего тело (крыло), соответствующей числу Маха, называемому критическим, местная скорость начинает превышать скорость звука. При этом возникает скачок уплотнения — нормальная ударная волна. Однако течения в пограничном слое в силу вязкости имеют существенно меньшую скорость. Возникает градиент скоростей, перпендикулярный поверхности, и как следствие, градиент давления. Этот градиент является неблагоприятным, приводящим к отрыву потока в основании ударной волны, и скачок уплотнения принимает лямбдовидную форму. Отрывное течение как бы оборачивается вокруг скачка, расширяется в зону за ударной волной. Этот процесс является местно адиабатическим, где занимаемый воздухом объём увеличивается, а его температура понижается. Если влажность воздуха достаточно велика, то температура воздуха может оказаться ниже точки росы. Тогда содержащийся в воздухе водяной пар конденсируется в виде мельчайших капелек, которые образуют небольшое облако. Поскольку отрывные течения за ударной волной направлены вдоль её фронта, передний край облака повторяет её форму, образуя конус.
Поскольку по мере удаления от фронта ударной волны температура снова становится равной температуре невозмущенного потока, конденсат испаряется. Поэтому складывается впечатление, что облако пара следует за летательным аппаратом.
При дальнейшем росте скорости фронт нормального скачка смещается по направлению потока, течения в пограничном слое становятся сверхзвуковыми и условия для конденсации исчезают. Поэтому паровой конус наблюдается лишь в узком диапазоне скоростей. #gif #физика #механика #видеоуроки #аэродинамика #термодинамика #МКТ #physics
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
1885 И. Бальмер открыл спектральную серию атома водорода, открывают их почти 70 лет.
1897 Дж Томсон открыл электрон.
1899 Э. Резерфорд показал наличие излучения ураном альфа- и бета-лучей.
1900 М. Планк ввел постоянную, имеющую размерность действия.
1900 П. Виллар открыл гамма лучи.
1905 А. Эйнштейн открыл закон взаимосвязи массы и энергии, квантовый характер света.
1906 Т. Лайман открыл спектральную серию атома водорода.
1908 Ф. Пашен открыл спектральную серию атома водорода.
1910 А. Гааз модель атома, связывающая квантовый характер излучения со структурой.
1910 Э. Резерфорд открыл атомное ядро и создал планетарную модель атома.
1913 Н. Бор разработал квантовую теорию атома водорода, ввел главное n квановое число.
1913 И. Штарк открыл явление расщепления спектральных линий в электрическом поле.
1913 английский физик Г. Мозли установил, что заряд ядра атома всегда численно равен порядковому (атомному) номеру элемента в Периодической системе.
1915 А. Зоммерфельд ввел радиальное и азимутальное квантовые числа.
1919 Э. Резерфорд открыл протон, первая ядерная реакция превращения азота в кислород.
1922 Ф. Брэккет открыл спектральную серию атома водорода.
1923 Л.де Бройльразвил идею о волновых свойствах материи (основа теории Шрёдингера).
1924 А. Пфунд открыл спектральную серию атома водорода.
1924 В. Паули сформулировал (принцип Паули) современной теоретической физики.
1926 Э. Щрёдингер построил волновую механику, дал основное её уравнение.
1927 В. Гейзенберг сформулировал принцип неопределенности в квантовой механике.
1927 Ф. Хунд установил два эмпирических правила расположения энерг-х уровней атома.
1928 П.Дирак квантовомеханическое уравнение движения релятивистского электрона е– .
1931 В. Паули гипотеза нейтрино.
1932 Дж. Чедвик открыл нейтрон, К. Андерсон открыл позитрон е+.
1938 О.Ган, Ф. Штрассман открыли деление ядра урана.
1944 М. Ивинг, Дж. Ворцель открыто сверхдальнее распространение звука в океане.
1948 Дж. Бардин, У Браттейн изобретен полупроводниковый транзистор.
1948 Д. Габор создание голографии.
1949 У. Шокли предложил р-n-транзистор.
1950 И.Тамм, Л. Спитцер и др. изоляция высокотемпературной плазмы магнитным полем.
1952 Д. Глезер изобрел пузырьковую камеру.
1953 К.Дж. Хамфрис открыл спектральную серию атома водорода.
1959 Э. Сегре открытие антипротона.
1963 М. Гепперт-Майер и Г. Иенсен теория оболочечного строения ядра. Нобел. премии.
1963 М. Гелл-Манном и Д. Цвейгом введено в науку понятие о кварках.
Атом – мельчайшая частица химического вещества, неделимая химическим путем, но физики научились расщеплять атом на части. Одни вещества превращать в другие, изменяя состав атомного ядра. Открытия частиц электрона, фотона, протона, электрического заряда, разложение белого света в цветной спектр и другие явления послужили стимулом развития интереса к строению вещества. Но только в ХХ веке наука вплотную подошла к разработке и созданию модели атома. В 1920 г. Э. Резерфорд предложил орбитальную модель атома. Существенный недостаток модели состоял в том, что при движении частицы ею излучается (теряется) энергия и электрон со временем должен упасть на ядро атома. Этот недостаток устраняла модель атома, предложенная Н. Бором, который введением двух постулатов, носящие теперь его имя, скорректировал орбитальную модель атома Резерфорда. #атом #физика #атомная_физика #видеоуроки #ядерная_физика #science #МКТ #physics
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📖 Математическая модель эпидемии образования
В гостях у Дмитрия Перетолчина доктор физико-математических наук, автор книги «Математика для гуманитариев» Алексей Савватеев. Почему современное школьное образование падает в цифровую бездну всеобщего оболванивания и кому это выгодно, как нам вернуть в школьные классы учителей мужчин и повысить социальный статус педагогов, что полезного для повседневной жизни мы можем почерпнуть из теории игр и многое другое в сегодняшней беседе.
✏️ Алексей Савватеев — сон, физтех, наука [очень эмоционально]
00:41 О путешествиях по России и выходе из зоны комфорта
03:15 Время на семью и личную жизнь
04:40 Зачем выводить себя из зоны комфорта?
06:18 Значение сна для мозга
08:58 О стратегии цифровой трансформации образования
15:43 Какие проблемы есть у учителей помимо зарплат?
19:35 "Мой талант - объяснять"
20:40 О ЕГЭ
22:05 О современных абитуриентах
22:53 Что стоит поменять в ЕГЭ?
25:05 О выпускных экзаменах
26:22 Про бакалавриат и специалитет
28:09 Зачем разрушают систему образования?
29:52 О финансировании науки в современной ситуации
32:15 Заинтересованность молодёжи в науке
33:14 Про физтех
35:09 Где будет учиться сын Алексея Савватеева?
36:53 Как Алексей Владимирович читает книги
39:10 ТикТок Алексея Савватеева
40:30 Про популярность лекций в разных городах России
44:10 Про Сириус
45:15 Топовые московские школы
48:50 Топ вузов для математиков
52:19 Подписывайтесь на наши соцсети!
#математика #физика #наука #видеоуроки #образование #science #научные_фильмы #math #physics
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
В гостях у Дмитрия Перетолчина доктор физико-математических наук, автор книги «Математика для гуманитариев» Алексей Савватеев. Почему современное школьное образование падает в цифровую бездну всеобщего оболванивания и кому это выгодно, как нам вернуть в школьные классы учителей мужчин и повысить социальный статус педагогов, что полезного для повседневной жизни мы можем почерпнуть из теории игр и многое другое в сегодняшней беседе.
✏️ Алексей Савватеев — сон, физтех, наука [очень эмоционально]
00:41 О путешествиях по России и выходе из зоны комфорта
03:15 Время на семью и личную жизнь
04:40 Зачем выводить себя из зоны комфорта?
06:18 Значение сна для мозга
08:58 О стратегии цифровой трансформации образования
15:43 Какие проблемы есть у учителей помимо зарплат?
19:35 "Мой талант - объяснять"
20:40 О ЕГЭ
22:05 О современных абитуриентах
22:53 Что стоит поменять в ЕГЭ?
25:05 О выпускных экзаменах
26:22 Про бакалавриат и специалитет
28:09 Зачем разрушают систему образования?
29:52 О финансировании науки в современной ситуации
32:15 Заинтересованность молодёжи в науке
33:14 Про физтех
35:09 Где будет учиться сын Алексея Савватеева?
36:53 Как Алексей Владимирович читает книги
39:10 ТикТок Алексея Савватеева
40:30 Про популярность лекций в разных городах России
44:10 Про Сириус
45:15 Топовые московские школы
48:50 Топ вузов для математиков
52:19 Подписывайтесь на наши соцсети!
#математика #физика #наука #видеоуроки #образование #science #научные_фильмы #math #physics
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💦 Моделирование жидкости (англ. fluid simulation) — область компьютерной графики, использующая средства вычислительной гидродинамики для реалистичного моделирования, анимации и визуализации жидкостей, газов, взрывов и других связанных с этим явлений. Имея на входе некую жидкость и геометрию сцены, симулятор жидкости моделирует её поведение и движение во времени, принимая в расчёт множество физических сил, объектов и взаимодействий. Моделирование жидкости широко используется в компьютерной графике и ранжируется по вычислительной сложности от высокоточных вычислений для кинофильмов и спецэффектов до простых аппроксимаций, работающих в режиме реального времени и использующихся преимущественно в компьютерных играх.
Существует несколько конкурирующих методов моделирования жидкости, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Наиболее распространёнными являются сеточные методы Эйлера, гидродинамика сглаженных частиц (англ. smoothed particle hydrodynamics — SPH), методы, основанные на завихрениях, и метод решёточных уравнений Больцмана. Эти методы возникли в среде вычислительной гидродинамики и были позаимствованы для практических задач в индустрии компьютерной графики и спецэффектов. Основное требование к данным методам со стороны компьютерной графики — визуальная правдоподобность. Иными словами, если наблюдатель при просмотре не может заметить неестественность анимации, то моделирование считается удовлетворительным. В физике, технике и математике, с другой стороны, основные требования предъявляются к физической корректности и точности моделирования, а не к её визуальному результату.
В компьютерной графике самые ранние попытки решить уравнения Навье — Стокса в трёхмерном пространстве были предприняты в 1996 году Ником Фостером (англ. Nick Foster) и Димитрисом Метаксасом (англ. Dimitris Metaxas). Их работа в качестве основы использовала более раннюю работу по вычислительной гидродинамике, которая была опубликована в 1965 году Харлоу (англ. Harlow) и Уэлшем (англ. Welch). До работы Фостера и Метаксаса многие методы моделирования жидкости были построены на основе специальных систем частиц, методах снижения размерности (типа двухмерные модели мелких водяных объёмов типа луж) и полу-случайных шумовых турбулентных полях. В 1999 году на SIGGRAPH Джос Стэм (англ. Jos Stam) опубликовал метод так называемых «стабильных жидкостей» (англ. Stable Fluids), который использовал полу-лагранжевый метод адвекции и неявные интеграции вязкости для обеспечения безусловно устойчивого поведения жидкости. Это позволило моделировать жидкости со значительно большим временным шагом и в общем привело к более быстрым программам. Позже, в 2001—2002 годах, этот метод был расширен Роном Федкивым вместе со своими сотрудниками, благодаря чему стало возможным обрабатывать сложную модель воды в трёхмерной сцене с использованием метода установленного уровня (англ. Level set method). #математика #физика #наука #gif #образование #разработка_игр #gamedev #math #physics
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Существует несколько конкурирующих методов моделирования жидкости, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Наиболее распространёнными являются сеточные методы Эйлера, гидродинамика сглаженных частиц (англ. smoothed particle hydrodynamics — SPH), методы, основанные на завихрениях, и метод решёточных уравнений Больцмана. Эти методы возникли в среде вычислительной гидродинамики и были позаимствованы для практических задач в индустрии компьютерной графики и спецэффектов. Основное требование к данным методам со стороны компьютерной графики — визуальная правдоподобность. Иными словами, если наблюдатель при просмотре не может заметить неестественность анимации, то моделирование считается удовлетворительным. В физике, технике и математике, с другой стороны, основные требования предъявляются к физической корректности и точности моделирования, а не к её визуальному результату.
В компьютерной графике самые ранние попытки решить уравнения Навье — Стокса в трёхмерном пространстве были предприняты в 1996 году Ником Фостером (англ. Nick Foster) и Димитрисом Метаксасом (англ. Dimitris Metaxas). Их работа в качестве основы использовала более раннюю работу по вычислительной гидродинамике, которая была опубликована в 1965 году Харлоу (англ. Harlow) и Уэлшем (англ. Welch). До работы Фостера и Метаксаса многие методы моделирования жидкости были построены на основе специальных систем частиц, методах снижения размерности (типа двухмерные модели мелких водяных объёмов типа луж) и полу-случайных шумовых турбулентных полях. В 1999 году на SIGGRAPH Джос Стэм (англ. Jos Stam) опубликовал метод так называемых «стабильных жидкостей» (англ. Stable Fluids), который использовал полу-лагранжевый метод адвекции и неявные интеграции вязкости для обеспечения безусловно устойчивого поведения жидкости. Это позволило моделировать жидкости со значительно большим временным шагом и в общем привело к более быстрым программам. Позже, в 2001—2002 годах, этот метод был расширен Роном Федкивым вместе со своими сотрудниками, благодаря чему стало возможным обрабатывать сложную модель воды в трёхмерной сцене с использованием метода установленного уровня (англ. Level set method). #математика #физика #наука #gif #образование #разработка_игр #gamedev #math #physics
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
🌀 Математический арт и ряды Фурье
Вводится набор сигналов (рисунок), который затем передается в алгоритм дискретного преобразования Фурье, которые перерисовывает это с помощью конфигурации из окружностей. Что-то подобное, но в упрощенном виде встречается в стопоходящем механизме Чебышёва — механизм, преобразующий вращательное движение в движение, приближённое к прямолинейному.
В более общем виде, рядом Фурье элемента некоторого пространства функций называется разложение этого элемента по полной системе ортонормированных функций или другими словами по базису, состоящему из ортогональных функций. В зависимости от используемого вида интегрирования говорят о рядах Фурье — Римана, Фурье — Лебега и т. п.
Существует множество систем ортогональных многочленов и других ортогональных функций (например, функции Хаара, Уолша и Котельникова), по которым может быть произведено разложение функции в ряд Фурье.
Разложение функции в ряд Фурье является мощным инструментом при решении самых разных задач благодаря тому, что ряд Фурье прозрачным образом ведёт себя при дифференцировании, интегрировании, сдвиге функции по аргументу и свёртке функций.
Существуют многочисленные обобщения рядов Фурье в различных разделах математики. Например, любую функцию на конечной группе можно разложить в ряд, аналогичный ряду Фурье, по матричным элементам неприводимых представлений этой группы (теорема полноты).
Хотя первоначальной мотивацией было решение уравнения теплопроводности, позже стало очевидно, что те же методы можно применять к широкому кругу математических и физических задач, особенно тех, которые включают линейные дифференциальные уравнения с постоянными коэффициентами, для которых собственные решения являются синусоидами. Ряд Фурье имеет много применений в области электротехники, вибрации анализа, акустики, оптики, обработки сигналов, обработки изображений, квантовой механики, эконометрики, теории перекрытия-оболочки.#gif #геометрия #физика #математика #math #physics #geometry #Фурье #видеоуроки
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Вводится набор сигналов (рисунок), который затем передается в алгоритм дискретного преобразования Фурье, которые перерисовывает это с помощью конфигурации из окружностей. Что-то подобное, но в упрощенном виде встречается в стопоходящем механизме Чебышёва — механизм, преобразующий вращательное движение в движение, приближённое к прямолинейному.
В более общем виде, рядом Фурье элемента некоторого пространства функций называется разложение этого элемента по полной системе ортонормированных функций или другими словами по базису, состоящему из ортогональных функций. В зависимости от используемого вида интегрирования говорят о рядах Фурье — Римана, Фурье — Лебега и т. п.
Существует множество систем ортогональных многочленов и других ортогональных функций (например, функции Хаара, Уолша и Котельникова), по которым может быть произведено разложение функции в ряд Фурье.
Разложение функции в ряд Фурье является мощным инструментом при решении самых разных задач благодаря тому, что ряд Фурье прозрачным образом ведёт себя при дифференцировании, интегрировании, сдвиге функции по аргументу и свёртке функций.
Существуют многочисленные обобщения рядов Фурье в различных разделах математики. Например, любую функцию на конечной группе можно разложить в ряд, аналогичный ряду Фурье, по матричным элементам неприводимых представлений этой группы (теорема полноты).
Хотя первоначальной мотивацией было решение уравнения теплопроводности, позже стало очевидно, что те же методы можно применять к широкому кругу математических и физических задач, особенно тех, которые включают линейные дифференциальные уравнения с постоянными коэффициентами, для которых собственные решения являются синусоидами. Ряд Фурье имеет много применений в области электротехники, вибрации анализа, акустики, оптики, обработки сигналов, обработки изображений, квантовой механики, эконометрики, теории перекрытия-оболочки.#gif #геометрия #физика #математика #math #physics #geometry #Фурье #видеоуроки
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
📚 Искусство программирования / The Art of Computer Programming
💾 Скачать книги
📙 Том 1. Основные алгоритмы.
📙 Том 2. Получисленные алгоритмы.
📙 Том 3. Сортировка и поиск.
📙 Том 4.1. Комбинаторные алгоритмы.
📙 Том 4.2. Генерация всех кортежей и перестановок
📙 Том 4.3 Генерация всех сочетаний и разбиений
📙 Том 4.4 Генерация всех деревьев. История комбинаторной генерации
Поскольку Кнут всегда считал «Искусство программирования» основным проектом своей жизни, в 1993 году он вышел на пенсию с намерением полностью сконцентрироваться на написании недостающих частей и приведении в порядок существующих. Он полагал, что на завершение работы потребуется 20 лет.
«Искусство программирования» (англ. The Art of Computer Programming) — фундаментальная монография известного американского математика и специалиста в области компьютерных наук Дональда Кнута, посвященная рассмотрению и анализу важнейших алгоритмов, используемых в информатике. В 1999 году книга была признана одной из двенадцати лучших физико-математических монографий столетия.
Основной чертой монографии Кнута, выгодно отличающей её от других книг, посвящённых программированию, является исключительно высоко поднятая планка качества материала и академичности изложения, а также глубина анализа рассматриваемых вопросов. Благодаря этому она стала настоящим бестселлером и настольной книгой каждого профессионального программиста. #программирование #алгоритмы #подборка_книг #computer_science #code #математика #math #physics #IT #лекции #видеоуроки
⚠️ UPD: Добавлены книги в лучшем качестве и в PDF 📚
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
💾 Скачать книги
📙 Том 1. Основные алгоритмы.
📙 Том 2. Получисленные алгоритмы.
📙 Том 3. Сортировка и поиск.
📙 Том 4.1. Комбинаторные алгоритмы.
📙 Том 4.2. Генерация всех кортежей и перестановок
📙 Том 4.3 Генерация всех сочетаний и разбиений
📙 Том 4.4 Генерация всех деревьев. История комбинаторной генерации
Поскольку Кнут всегда считал «Искусство программирования» основным проектом своей жизни, в 1993 году он вышел на пенсию с намерением полностью сконцентрироваться на написании недостающих частей и приведении в порядок существующих. Он полагал, что на завершение работы потребуется 20 лет.
«Искусство программирования» (англ. The Art of Computer Programming) — фундаментальная монография известного американского математика и специалиста в области компьютерных наук Дональда Кнута, посвященная рассмотрению и анализу важнейших алгоритмов, используемых в информатике. В 1999 году книга была признана одной из двенадцати лучших физико-математических монографий столетия.
Основной чертой монографии Кнута, выгодно отличающей её от других книг, посвящённых программированию, является исключительно высоко поднятая планка качества материала и академичности изложения, а также глубина анализа рассматриваемых вопросов. Благодаря этому она стала настоящим бестселлером и настольной книгой каждого профессионального программиста. #программирование #алгоритмы #подборка_книг #computer_science #code #математика #math #physics #IT #лекции #видеоуроки
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📚_Искусство_программирования_4_тома_Дональд_Кнут.zip
47.9 MB
📚 Дональд Кнут «Искусство программирования»
📙 Том 1. Основные алгоритмы
Первый том является введением в основные алгоритмы и структуры данных, описывает базовые понятия и методы программирования. Здесь же рассматривается тема представления данных в памяти компьютера и эффективной работы с ними.
Книга изобилует примерами для символьных вычислений, численных методов, методов имитации и многого другого.
Примеры программ написаны на так называемом «MIX-ассемблере» - языке, предназначенном для работы на гипотетическом «MIX-компьютере». В третьем издании устаревший MIX был заменен на MMIX, для которого существует программное обеспечение, обеспечивающее его эмуляцию.
Использование языка низкого уровня отпугивает многих читателей, но сам автор небезосновательно оправдывает свой выбор. Привязка к архитектуре позволяет судить о таких характеристиках алгоритма, как скорость и сложность (т. е. использование памяти).
📙 Том 2. Получисленные алгоритмы
Вторая книга посвящена введению в получисленные алгоритмы. Отдельный раздел посвящен арифметике, случайным числам и алгоритмам их генерации. Даются основы теории получисленных алгоритмов, подкрепленные многочисленными примерами.
Особого упоминания заслуживают предложенная Кнутом в настоящем издании новая трактовка генераторов случайных чисел, а также рассмотрение способов вычислений с помощью формальных степенных рядов.
📙 Том 3. Сортировка и поиск
В третьем томе содержится исчерпывающий обзор классических алгоритмов сортировки и поиска. Этот материал дополняет изложенную в первой части информацию о структурах данных становясь своего рода логическим продолжением первого тома.
Здесь автор рассказывает о внутренней и внешней памяти, о построении больших и малых баз данных и работе с ними. Для всех рассмотренных в книге алгоритмов приводится сравнительный анализ их эффективности. Специальный раздел посвящен методам оптимальной сортировки и описанию новой теории перестановки и универсального хеширования.
📙 Том 4. Комбинированные алгоритмы
Четвертый том сам по себе является многотомником. Комбинаторный поиск — богатая и важная тема, и Кнут приводит слишком много нового, интересного и полезного материала, чтобы его можно было разместить в одном или двух (а может быть, даже в трех) томах. Одна эта книга включает около 1500 упражнений с ответами для самостоятельной работы, а также сотни полезных фактов, которые вы не найдете ни в каких других публикациях. #программирование #алгоритмы #подборка_книг #computer_science #code #математика #math #physics #IT #лекции #видеоуроки
⚠️ UPD: Добавлены книги в лучшем качестве и в PDF 📚
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
📙 Том 1. Основные алгоритмы
Первый том является введением в основные алгоритмы и структуры данных, описывает базовые понятия и методы программирования. Здесь же рассматривается тема представления данных в памяти компьютера и эффективной работы с ними.
Книга изобилует примерами для символьных вычислений, численных методов, методов имитации и многого другого.
Примеры программ написаны на так называемом «MIX-ассемблере» - языке, предназначенном для работы на гипотетическом «MIX-компьютере». В третьем издании устаревший MIX был заменен на MMIX, для которого существует программное обеспечение, обеспечивающее его эмуляцию.
Использование языка низкого уровня отпугивает многих читателей, но сам автор небезосновательно оправдывает свой выбор. Привязка к архитектуре позволяет судить о таких характеристиках алгоритма, как скорость и сложность (т. е. использование памяти).
📙 Том 2. Получисленные алгоритмы
Вторая книга посвящена введению в получисленные алгоритмы. Отдельный раздел посвящен арифметике, случайным числам и алгоритмам их генерации. Даются основы теории получисленных алгоритмов, подкрепленные многочисленными примерами.
Особого упоминания заслуживают предложенная Кнутом в настоящем издании новая трактовка генераторов случайных чисел, а также рассмотрение способов вычислений с помощью формальных степенных рядов.
📙 Том 3. Сортировка и поиск
В третьем томе содержится исчерпывающий обзор классических алгоритмов сортировки и поиска. Этот материал дополняет изложенную в первой части информацию о структурах данных становясь своего рода логическим продолжением первого тома.
Здесь автор рассказывает о внутренней и внешней памяти, о построении больших и малых баз данных и работе с ними. Для всех рассмотренных в книге алгоритмов приводится сравнительный анализ их эффективности. Специальный раздел посвящен методам оптимальной сортировки и описанию новой теории перестановки и универсального хеширования.
📙 Том 4. Комбинированные алгоритмы
Четвертый том сам по себе является многотомником. Комбинаторный поиск — богатая и важная тема, и Кнут приводит слишком много нового, интересного и полезного материала, чтобы его можно было разместить в одном или двух (а может быть, даже в трех) томах. Одна эта книга включает около 1500 упражнений с ответами для самостоятельной работы, а также сотни полезных фактов, которые вы не найдете ни в каких других публикациях. #программирование #алгоритмы #подборка_книг #computer_science #code #математика #math #physics #IT #лекции #видеоуроки
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
После открытия Нептуна в 1846 году бытовало мнение, что за его орбитой может существовать ещё одна планета. В середине XIX века начались её поиски. В начале XX века за поиски «планеты X» взялся Персиваль Лоуэлл. Гипотезой о планете X он объяснял различия между рассчитанными и фактическими орбитами газовых гигантов, в частности, Урана и Нептуна, считая, что эти отклонения вызываются гравитацией большой невидимой девятой планеты.
Казалось, что открытие Плутона, совершённое астрономом Клайдом Томбо в 1930 году, подтверждает гипотезу Лоуэлла: до 2006 года Плутон официально считался девятой планетой. В 1978 году, после открытия Харона, выяснилось, что масса Плутона слишком мала, чтобы его гравитация влияла на газовые гиганты. Это обусловило кратковременный интерес к «десятой планете». В начале 1990-х годов её поиски почти прекратились, поскольку в результате исследования данных, поступивших от космического зонда «Вояджер-2», оказалось, что отклонения орбиты Урана объясняются недооценкой массы Нептуна. После 1992 года, в результате открытия многочисленных транснептуновых объектов, встал вопрос, следует ли и дальше считать Плутон планетой, или, возможно, его и его «соседей» следует отнести к новому особому классу объектов, как это было сделано в случае с астероидами. Хотя некоторые большие члены этой группы сначала считались планетами, в 2006 году Международный астрономический союз переквалифицировал Плутон и его крупнейших соседей в карликовые планеты, вследствие чего в Солнечной системе осталось лишь восемь планет... #планеты #физика #механика #астрономия #космос #космология #кинематика #physics
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🔶 Формула Таппера (англ. Tupper's self-referential formula) — самореферентная (при определённых условиях) формула, открытая Джеффом Таппером (англ. Jeff Tupper). Будучи отображённой на плоскости, создаёт собственное изображение.
Впервые формула была опубликована в 2001 году в докладе Джеффа Таппера для SIGGRAPH, посвящённом разработанной им программе рисования графиков GrafEq.
Формула является неравенством, определённым следующим образом:
Пусть k равно числу с 543-мя знаками. Если отобразить график функции для удовлетворяющих неравенству точек (x, y) в диапазоне 0 ⩽ x < 106 и k ⩽ y < k + 17, то получится та самая пиксельная картинка.
Сама формула имеет общее применение для декодирования растровых изображений, закодированных в константе k. Формулу можно использовать для воспроизведения произвольных изображений, при этом она не будет содержать никаких ссылок на себя.
Константа k — простой монохромный растр, используемый в формуле как двоичное число, умноженное на 17. Если k разделить на 17, то младший бит будет соответствовать левому нижнему углу; все 17 младших битов будут соответствовать левой колонке пикселей; следующие 17 младших битов будут соответствовать второй колонке слева и т. д.
Для создания константы k из изображения необходимо:
▪️Представить изображение в растровом виде на поле 106 × 17;
▪️Заменить, двигаясь снизу-вверх и слева-направо, закрашенные клетки на «1», а пустые на «0»;
▪️Перевести полученное число в десятичную систему счисления;
▪️Умножить число на 17;
Таким же образом, но в обратном порядке, можно получить изображение из константы k. #программирование #алгоритмы #геометрия #computer_science #математика #math #IT #алгебра #видеоуроки
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Впервые формула была опубликована в 2001 году в докладе Джеффа Таппера для SIGGRAPH, посвящённом разработанной им программе рисования графиков GrafEq.
Формула является неравенством, определённым следующим образом:
0.5 < [mod( [y/17]2^(-17[x]-mod([y],17)), 2) ]
Пусть k равно числу с 543-мя знаками. Если отобразить график функции для удовлетворяющих неравенству точек (x, y) в диапазоне 0 ⩽ x < 106 и k ⩽ y < k + 17, то получится та самая пиксельная картинка.
Сама формула имеет общее применение для декодирования растровых изображений, закодированных в константе k. Формулу можно использовать для воспроизведения произвольных изображений, при этом она не будет содержать никаких ссылок на себя.
Константа k — простой монохромный растр, используемый в формуле как двоичное число, умноженное на 17. Если k разделить на 17, то младший бит будет соответствовать левому нижнему углу; все 17 младших битов будут соответствовать левой колонке пикселей; следующие 17 младших битов будут соответствовать второй колонке слева и т. д.
Для создания константы k из изображения необходимо:
▪️Представить изображение в растровом виде на поле 106 × 17;
▪️Заменить, двигаясь снизу-вверх и слева-направо, закрашенные клетки на «1», а пустые на «0»;
▪️Перевести полученное число в десятичную систему счисления;
▪️Умножить число на 17;
Таким же образом, но в обратном порядке, можно получить изображение из константы k. #программирование #алгоритмы #геометрия #computer_science #математика #math #IT #алгебра #видеоуроки
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖲 Нужный пробник для радиолюбителя 💫
Как с помощью светодиода и катушки проверить наличие ВЧ поля на импульсном трансформаторе и дросселе. Очень простой светодиодный индикатор высокочастотного электромагнитного поля, которым можно проверять наличие этого ВЧ поля на импульсных трансформаторах и дросселях при их непосредственной работе. Как известно во время работы любых импульсных трансформаторов и дросселей вокруг них имеется электромагнитное поле высокой частоты (обычно десятки килогерц). И если в это поле поместить катушку, то на ее концах появится электрическое напряжение. Этот эффект можно использовать для тестирования импульсных трансформаторов и дросселей. #физика #опыты #эксперименты #наука #science #physics #электродинамика #магнетизм #видеоуроки #схемотехника #радиофизика
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Как с помощью светодиода и катушки проверить наличие ВЧ поля на импульсном трансформаторе и дросселе. Очень простой светодиодный индикатор высокочастотного электромагнитного поля, которым можно проверять наличие этого ВЧ поля на импульсных трансформаторах и дросселях при их непосредственной работе. Как известно во время работы любых импульсных трансформаторов и дросселей вокруг них имеется электромагнитное поле высокой частоты (обычно десятки килогерц). И если в это поле поместить катушку, то на ее концах появится электрическое напряжение. Этот эффект можно использовать для тестирования импульсных трансформаторов и дросселей. #физика #опыты #эксперименты #наука #science #physics #электродинамика #магнетизм #видеоуроки #схемотехника #радиофизика
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
▪️⬛️ Почему сталкивающиеся блоки вычисляют число 𝝅 ? Является ли количество коллизий и число 𝝅 случайным совпадением ?
#программирование #алгоритмы #моделирование #механика #численные_методы #математика #math #physics #опыты #эксперименты
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
#программирование #алгоритмы #моделирование #механика #численные_методы #математика #math #physics #опыты #эксперименты
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Полигональное моделирование (англ. polygonal modeling) — это самая первая разновидность трёхмерного моделирования, которая появилась в те времена, когда для определения точек в трёхмерном пространстве приходилось вводить вручную с клавиатуры координаты X, Y и Z. Как известно, если три или более точек координат заданы в качестве вершин и соединены рёбрами, то они формируют многоугольник (полигон), который может иметь цвет и текстуру. Соединение группы таких полигонов позволяет смоделировать практически любой объект. Недостаток полигонального моделирования состоит в том, что все объекты должны состоять из крошечных плоских поверхностей, а полигоны должны иметь очень малый размер, иначе края объекта будут иметь огранённый вид. Это означает, что если для объекта на сцене предполагается увеличение, его необходимо моделировать с большим количеством полигонов (плотностью), даже несмотря на то, что большинство из них будут лишними при удалении от объекта.
Low-poly (от англ. low — «низко» и polygon) — трёхмерная модель с малым (минимальным) количеством полигонов. При этом их количества достаточно для визуального восприятия получаемого объекта. Широкое распространение низкополигональные модели имеют на мобильных платформах в игровой индустрии в связи с ограничением производительности. Иными словами, такие модели используются, когда в силу каких-либо обстоятельств не требуется высокой детализации.
Благодаря росту мощности процессоров и графических адаптеров, в графических программах наблюдается переход с полигонов на сплайны, и на данный момент уже существуют программы, абсолютно не поддерживающие полигональное моделирование. Тем не менее, благодаря огромной популярности трёхмерных игр реального времени, полигональному моделированию было воздано по заслугам, поэтому многофункциональные средства редактирования полигонов постепенно преобразовываются в инструменты для работы со сплайнами. #3D #графика #программирование #моделирование #математика #геометрия #geometry
💡 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
Это гибкая связь между двумя вращающимися частями: стартер и двигатель, например.
Если вы хотите передавать крутящий момент между двумя нефиксированными, почти параллельными, несоосными осями, то выгодно использовать гибкие ремни.
▪️ Первоначально нет чистого крутящего момента, поэтому форма муфты определяется тем, что каждая полоса действует как пружина, и они действуют друг против друга.
▪️ Когда приводной двигатель начинает вращаться, крутящий момент становится наибольшей силой, поэтому муфта закручивается вверх.
▪️ Когда он достигает рабочей скорости, центростремительная сила лент становится наибольшей, поэтому средние части снова выскакивают.
Преимущества: отличная изоляция между двигателем и нагрузкой, относительно высокий КПД при использовании постоянной угловой скорости/крутящего момента, очень простой и легкий ремонт.
Проблемы: Максимальная крутящая нагрузка пропорциональна модулю Юнга лент, а также пределу прочности на разрыв. Медленная реакция.
#механика #физика #техника #physics #двигатель #engine #maths #science
💡 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
⭕️ Топология: Цельное кольцо всегда будет поймано цепочкой если оно будет заваливаться на бок во время падения
#топология #геометрия #математика #алгебра #topology #math #maths #science
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
#топология #геометрия #математика #алгебра #topology #math #maths #science
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib