Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Кескіндер әдісі (немесе айна кескіндер әдісі) – дифференциалдық теңдеулерді шешуге арналған математикалық құрал, онда шекаралық шарттар шекаралық шарттармен шектелмеген шешімді оның салмақталған айна кескіндерімен біріктіру арқылы орындалады. Әдетте, бастапқы сингулярлықтар қызығушылық тудыратын аймақтың ішінде болады, бірақ функция қызығушылық тудыратын аймақтың сыртында қосымша сингулярлықтарды орналастыру арқылы шекаралық шарттарды қанағаттандыру үшін құрылады. Көбінесе, осы қосымша сингулярлықтардың орналасуы шекаралық шарттар орналасқан айнадағы бастапқы сингулярлықтардың шамаланған орны ретінде анықталады. Айна көбінесе гипержазықтық немесе гиперсфера болып табылады. Кескіндер әдісі шекаралық шарттары бар дискретті мәселелерді шешу үшін де қолданылуы мүмкін, мысалы, шектеулі дискретті кездейсоқ серуендердің санын есептеу.
The method of images (or method of mirror images) is a mathematical tool for solving differential equations, in which boundary conditions are satisfied by combining a solution not restricted by the boundary conditions with its possibly weighted mirror image. Generally, original singularities are inside the domain of interest but the function is made to satisfy boundary conditions by placing additional singularities outside the domain of interest. Typically the locations of these additional singularities are determined as the virtual location of the original singularities as viewed in a mirror placed at the location of the boundary conditions. Most typically, the mirror is a hyperplane or hypersphere. The method of images can also be used in solving discrete problems with boundary conditions, such counting the number of restricted discrete random walks.
Сурет жүктеу әдісі
Кескіндік зарядтар әдісі электростатикада зарядтың электр өрісінің өткізгіш бетке жақын орналасқандағы таралуын есептеу немесе көру үшін қолданылады. Бұл әдіс өткізгіш бетіндегі электр өрісінің тангенциалдық компонентінің нөлге тең екендігі және электр өрісі E белгілі бір аймақта, осы аймақты шектейтін бетіндегі нормальдық компоненті арқылы бірегей түрде анықталады (бірегейлік теоремасы) деген фактіге негізделген.
The method of image charges is used in electrostatics to simply calculate or visualize the distribution of the electric field of a charge in the vicinity of a conducting surface. It is based on the fact that the tangential component of the electrical field on the surface of a conductor is zero, and that an electric field E in some region is uniquely defined by its normal component over the surface that confines this region (the uniqueness theorem).
Магниттік-супержелізгіш жүйелері
Суреттер әдісі магнитостатикада суперөткізгіш бетке жақын магниттің магнит өрісін есептеу үшін де қолданылуы мүмкін. Мейснер күйіндегі суперөткізгіш магнит өрісіне енбейді, сондықтан оның бетіндегі магнит өрісінің нормаль компоненті нөл болуы керек. Осыған байланысты, магниттің көлеңкесі (бейнесі) айнаға шағылысқандай болуы тиіс. Магнит пен суперөткізгіш бет арасындағы күш итергіш болады. Жалпақ өткізгіш бет үстіндегі заряд диполының жағдайымен салыстырғанда, шағылысқан магнетизация векторын осьтік вектордың таңбасының қосымша өзгеруімен байланысты қарастыруға болады. II типті суперөткізгіштердегі магниттік ағынның бекітілу құбылысын ескеру үшін, «мұздатылған көлеңке» әдісін қолдануға болады.
The method of images may also be used in magnetostatics for calculating the magnetic field of a magnet that is close to a superconducting surface. The superconductor in so called Meissner state is an ideal diamagnet into which the magnetic field does not penetrate. Therefore, the normal component of the magnetic field on its surface should be zero. Then the image of the magnet should be mirrored. The force between the magnet and the superconducting surface is therefore repulsive. Comparing to the case of the charge dipole above a flat conducting surface, the mirrored magnetization vector can be thought as due to an additional sign change of an axial vector. In order to take into account the magnetic flux pinning phenomenon in type II superconductors, the frozen mirror image method can be used.
Қоршаған орта ағынындағы шексіз емес аумақтардағы бұқаралық тасымалдау
Қоршаған орта инженерлерін көбінесе ластағыш қалыңның өткізбейтін (ағынсыз) шекарадан кері шағылысуы (кейде сіңірілуі) қызықтырады. Бұл шағылысты модельдеудің жылдам әдісі – бейнелеу әдісі. Бейнелер немесе суреттер кеңістікте осылай бағытталған, олар белгілі бір шекарадан өтетін нағыз қалыңның массасын толыққанды алмастырады. Бір шекараға бір бейне қажет. Екі немесе одан көп шекаралар шексіз бейнелерді тудырады. Дегенмен, масса тасымалын модельдеу мақсатында, мысалы, ластағыш заттың көлде таралуын модельдеу үшін, көптеген тиісті шекаралар болған жағдайда, шексіз бейнелерді қосу қажет болмауы мүмкін. Мысалы, физикалық дәлдіктің белгілі бір деңгейінде бейнелеуді көрсету үшін тек негізгі және екіншілік бейнелерді таңдауға болады. Ең қарапайым жағдай – бір өлшемді кеңістіктегі бір шекара. Бұл жағдайда тек бір ғана бейне мүмкін. Егер уақыт өте келе масса шекараға жақындаса, онда бейне сол массаның шекарадан кері шағылысуын дұрыс сипаттай алады. Тағы бір қарапайым мысал – екі өлшемді кеңістіктегі бір шекара. Тағы да айтайын, бір ғана шекара бар, сондықтан бір ғана бейне қажет. Бұл түтін шығаратын құрылымды сипаттайды, оның шығарылысы атмосферада өткізбейтін жер бетінен "шағылысады" және басқа жағынан шамамен шексіз. Соңында, сол және оң жағынан өткізбейтін шекаралармен шектелген бір өлшемді кеңістіктегі массалық шығарылымды қарастырамыз. Екі негізгі бейне бар, олардың әрқайсысы әр шекарадан шағылысқан бастапқы шығарылымның массасын алмастырады. Екі екіншілік бейне бар, олардың әрқайсысы қарама-қарсы шекарадан ағып өтетін негізгі бейнелердің бірінің массасын алмастырады. Сонымен қатар, екі үшіншілік бейнелер (екіншілік бейнелер жоғалтқан массаны алмастыру), екі төртіншілік бейнелер (үшіншілік бейнелер жоғалтқан массаны алмастыру) және т.б. бар. Берілген жүйе үшін, барлық бейнелер мұқият бағытталғаннан кейін, концентрация өрісі берілген шекаралардағы массалық шығарылымдарды (нағыз қалыңнан басқа барлық бейнелерді) қосу арқылы есептеледі. Бұл концентрация өрісі тек шекаралар ішінде физикалық тұрғыдан дәл болады; шекарадан тыс өріс физикалық емес және инженерлік мақсаттар үшін маңызды емес.
Environmental engineers are often interested in the reflection (and sometimes the absorption) of a contaminant plume off of an impenetrable (no flux) boundary. A quick way to model this reflection is with the method of images. The reflections, or images, are oriented in space such that they perfectly replace any mass (from the real plume) passing through a given boundary. A single boundary will necessitate a single image. Two or more boundaries produce infinite images. However, for the purposes of modeling mass transport—such as the spread of a contaminant spill in a lake—it may be unnecessary to include an infinite set of images when there are multiple relevant boundaries. For example, to represent the reflection within a certain threshold of physical accuracy, one might choose to include only the primary and secondary images. The simplest case is a single boundary in 1 dimensional space. In this case, only one image is possible. If as time elapses, a mass approaches the boundary, then an image can appropriately describe the reflection of that mass back across the boundary. Another simple example is a single boundary in 2 dimensional space. Again, since there is only a single boundary, only one image is necessary. This describes a smokestack, whose effluent "reflects" in the atmosphere off of the impenetrable ground, and is otherwise approximately unbounded. Finally, we consider a mass release in 1 dimensional space bounded to its left and right by impenetrable boundaries. There are two primary images, each replacing the mass of the original release reflecting through each boundary. There are two secondary images, each replacing the mass of one of the primary images flowing through the opposite boundary. There are also two tertiary images (replacing the mass lost by the secondary images), two quaternary images (replacing the mass lost by the tertiary images), and so on ad infinitum. For a given system, once all of the images are carefully oriented, the concentration field is given by summing the mass releases (the true plume in addition to all of the images) within the specified boundaries. This concentration field is only physically accurate within the boundaries; the field outside the boundaries is non physical and irrelevant for most engineering purposes.
Жалғаспалы жағдайларға арналған математика
Бұл әдіс Грин функцияларының нақты қолданылуы болып табылады. Суреттер әдісі шекара жазық бет болғанда және таралымның геометриялық центрі болғанда жақсы жұмыс істейді. Бұл таралымның айна тәрізді шағылысуына мүмкіндік береді, осылайша әртүрлі шекаралық шарттар орындалады. Бір өлшемді (1D) жағдайды қарастырайық, ол суретте көрсетілген, онда функциясы бойынша таралым бар және нақты домені мен бейне домені бар бір шекара орналасқан, мұнда және . Кез келген үшін, бірақ міндетті түрде шекаралық шартты емес, сызықтық дифференциалдық теңдеуді қанағаттандыратын шешімді қарастырайық. Мұндай таралымдар Гаусс таралымын қабылдайтын модельдерде кең таралған. Бұл, әсіресе, қоршаған орта инженерлігінде, сондай-ақ Гаусс қауырсын модельдерін қолданатын атмосфералық ағындарда жиі кездеседі.
This method is a specific application of Green's functions. The method of images works well when the boundary is a flat surface and the distribution has a geometric center. This allows for simple mirror like reflection of the distribution to satisfy a variety of boundary conditions. Consider the simple 1D case illustrated in the graphic where there is a distribution of as a function of and a single boundary located at with the real domain such that and the image domain Consider the solution to satisfy the linear differential equation for any , but not necessarily the boundary condition. Note these distributions are typical in models that assume a Gaussian distribution. This is particularly common in environmental engineering, especially in atmospheric flows that use Gaussian plume models.