В общем случае модель должна полностью описывать объект.
В задачках по взаимодействию гравитирующих тел, последние вполне принимаются за материальные точки, если расстояние между ними много больше их характерных размеров. И абсолютно неважно, из чего, например, эти тела состоят.
В общем случае модель должна полностью описывать объект. А ограничения накладываются для того, чтобы можно было решить эту модель для какого то частного случая.
Сдается мне, что ты путаешь счетные модели и физические модели.
В задачках по взаимодействию гравитирующих тел, последние вполне [b]принимаются[/b] за материальные точки, [b]если расстояние между ними[/b] много больше их характерных размеров. И абсолютно [b]неважно, из чего, например, эти тела состоят[/b].
Ага, отличная модель прекрасно все описывающая, вот только для того, чтобы ее применить к конкретному объекту нужно наложить ограничения и ввести поправочные коэффициенты. :) Ты анекдот про сферического коня в вакууме слышал?
break-neck писал:
Сдается мне, что ты путаешь счетные модели и физические модели.
Вообще то, данное утверждение тоже требует доказательства. То, что дифуры в частных производных - само по себе о наличии/отсутствии аналитического решения это не говорит.
Джек, когда ты применяешь модель к конкретному объекту (ну, печь, к примеру) тебя интересуют ВСЁ свойства объекта? Или таки ты в состоянии выделить критичные и некритичные?
Джек, когда ты применяешь модель к конкретному объекту (ну, печь, к примеру) тебя интересуют ВСЁ свойства объекта? Или таки ты в состоянии выделить критичные и некритичные?
уже, собсно, давно перестал что-либо понимать... но здесь вякну. Как же можно определить критичность свойств, если пытаешься построить модель для решения неизвестных процессов?
Во, а теперь расскажи, на основании чего изначально было определено где плюс, а где минус и в каком направлении течет ток.
Ой, робяты, я мож чего упустил из виду. А что, в последние лет 15 какие-то новые открытия в области направления движения электрического тока изобрели?
Электроток, насколько помню - упорядоченное движение заряженных частиц. Соответственно, направление движения зависит от их вида (заряда). Если в металлах проводника или вакууме лампы это электроны, во всяких электролитах и газах - ионы, а в полупроводниках - дырки и электроны. У конкретно электронов заряд, если не изменяет память, отрицательный. Что-то в последние несколько лет изменилось? :shock:
Что всё? Про модели - я написал. Речь веду о моделях физических. Расчетные модели, в свою очередь, строятся на основании физических. Нередко при этом используются подгоночные/поправочные коэффициенты. Но при отсутствии начальной физмодели - все остальные рассуждения повисают в воздухе.
Джек имеет ввиду, что откуда известно, куда в проводнике течет ток, если ты не знаешь, где у батареи плюс, а где - минус и что носителями являются отрицательно заряженные частицы.
Или таки ты в состоянии выделить критичные и некритичные?
В состоянии. Но это обусловлено тем, что иначе я не смогу воспользоваться этим мат. аппаратом. Это вынужденная необходимость! Если бы была возможность, то, для той же печи, учитывали бы все свойства! Даже незначительные колебания второстепенных факторов могут оказывать серьезное возмущающее воздействие на работу объекта. Именно поэтому приходится вводить [b]эмпирические[/b] поправочные коэффициенты. И с той же печью раз в несколько месяцев приходится проводить эксперименты с целью уточнения этих коэффициентов. То есть модель с ограничениями может предсказать поведение объекта лишь приблизительно и без [b]экспериментальных[/b] данных бесполезна и даже опасна.
Гхм... а мы точно не знаем, где они? Вроде как по примененным в электродах и электролите материалам можно понять, расписав это самое, как его там... уравнение электрохимическое... Ну типа, кто кого окисляет и кто восстанавливает. :oops:
уже, собсно, давно перестал что-либо понимать... но здесь вякну. Как же можно определить критичность свойств, если пытаешься построить модель для решения неизвестных процессов?
Как же можно определить критичность свойств, если пытаешься построить модель для решения неизвестных процессов
Это - сложный вопрос. Сводящийся к вопросу: как появляется НОВОЕ знание, НОВАЯ информация в живых системах? В некотором роде, лет сорок назад, ответ на этот вопрос был дан малоизвестным американским врачём :) Этот ответ, к моему глубокому удивлению, до сих пор мало кому известен и мало кто понимает.
