Количественное описание - явление
Cтраница 2
Вся проделанная до сих пор вычислительная работа представляет собой по существу лишь количественное описание явления. [16]
Методы моделирования основаны на замене реального объекта исследования его математической моделью ( количественным описанием явления) или его физической моделью. Метод содержит построение модели, вариацию влияющих факторов, учет ограничений, перенос выводов с модели на реальный объект. [17]
 |
Влияние характера освещения на изображение в микроскопе. [18] |
Вопрос о роли частичной когерентности освещения объектов в микроскопе был обстоятельно исследован Д. С. Рождественским), который дал количественное описание явлений с помощью фактора, называемого степенью пространственной когерентности у12 ( см. § 22), крайние значения которого - нуль и единица. [19]
Абрамовичем и Ю. В. Казанковым теория пеноэластомеров, элементы которой были изложены выше, представляет одну из первых попыток количественного описания явлений, сопровождающих процесс получения полимерных пен, и представляется нам значительным вкладом в теорию пенополи-меров. Вместе с тем эта теория наглядно отражает всю сложность физико-химических процессов, происходящих при вспенивании высокополимеров, и в частности органических каучуков. [20]
Последнее означает, что условия применимости макроскопического приближения не выполняются и, следовательно, классический анализ проблемы зарождения может претендовать только на качественное, но не количественное описание явления. Основные результаты этого анализа приводятся ниже. [21]
Для успешного решения одной из главных технологических задач - повышения эффективности тепло - и массообменных аппаратов - необходимо глубокое знание физических закономерностей процессов переноса тепла и массы, опирающееся на количественное описание явлений, протекающих в промышленных условиях. [22]
Чармоний сыграл для КХД ту же роль, что в свое время атом водорода для квантовой механики: он явился объектом, на котором были отработаны и проверены численные методы новой физической теории, позволившие ей давать не только качественное, но и количественное описание явлений. [23]
Появление электрического тока в замкнутом контуре при изменениях магнитного поля, пронизывающего контур, свидетельствует о действии в контуре сторонних сил неэлектростатической природы или о возникновении ЭДС индукции. Количественное описание явления электромагнитной индукции дается на основе установления связи между ЭДС индукции и физической величиной, называемой магнитным потоком. [24]
Как будет показано в дальнейшем, скорость хаотической диффузии самым тесным образом связана со скоростями различных диффузионных процессов, протекающих в твердых телах при наличии полей: химического, электрического и температурного. Поэтому количественное описание явления хаотической диффузии представляет собой одну из важнейших задач всей теории диффузионных процессов в твердых телах. [25]
Из сказанного видно, что имеются схемы, способные качественно описать смерч и процессы, его сопровождающие. Но правильная научная модель обязана давать и количественное описание явления. В связи с описанными случаями и их объяснением возникает вопрос, как возникает настолько высокий градиент давления воздуха на границе вихря, что предметы мгновенно оказываются в зоне пониженного давления; какой градиент давления в рассматриваемом вихре может возникнуть и как это согласуется с газодинамикой вихря. [26]
Алгоритмизация этого этапа состоит в разработке математических моделей типовых процессов химической технологии. Необходимо не только качественное, но и количественное описание явлений, определяющих процесс. К настоящему времени известно большое количество алгоритмов расчета типовых процессов, отличающихся степенью детализации отдельных составляющих модели, но, по сути, предназначенных для решения систем уравнений материального и теплового балансов, нелинейность которых зависит от точности описания равновесия, химической кинетики, кинетики тепло - и массопереноса, гидродинамики потоков. Объем входной информации зависит от точности модели, однако выходная информация подавляющего большинства алгоритмов практически одинакова: профили концентраций, потоков и температур по длине ( высоте) аппарата, составы конечных продуктов. Правда, соответствие результатов расчета реальным данным будет определяться тем, насколько точно в модели воспроизведены реальные условия. И все же, несмотря на обилие алгоритмов, нельзя сказать, что проблема разработки моделей ( и соответственно расчета) решена - по мере углубления знаний об объекте модели непрерывно совершенствуются. Тем более что до сих пор в определенном классе процессов отсутствуют алгоритмы, обеспечивающие получение решения в любой постановке задачи и обладающие абсолютной сходимостью. Надо учесть еще, что задача в проектной постановке часто решается как задача оптимизации с использованием алгоритмов в проверочной постановке. [27]
Алгоритмизация этого этапа состоит в разработке математических моделей типовых процессов химической технологии. Необходимо не только качественное, но и количественное описание явлений, определяющих процесс. [28]
Если подобные методы рассмотрения и не могут привести к количественному описанию явления вследствие неясностей в понимании Tt и полного отсутствия каких-либо представлений о скорости реакции, они, тем не менее, приводят к некоторым небезин-тересным качественным выводам. [29]
Если подобные методы рассмотрения и не могут привести к количественному описанию явления вследствие неясностей в понимании Tt и полного отсутствия каких-либо представлений о скорости реакции, они, тем не менее, приводят к некоторым небезин-тересным качественным выводам. [30]
Страницы: 1 2 3 4