- •ПРЕДИСЛОВИЕ
- •ОПРЕДЕЛЕНИЕ И НАЗНАЧЕНИЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ
- •1.1. ЧТО ТАКОЕ МОДЕЛЬ?
- •Место моделирования среди методов познания
- •Определение модели
- •Определение модели
- •Цели моделирования
- •1.2. КЛАССИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ
- •Материальное моделирование
- •Идеальное моделирование
- •Когнитивные, концептуальные и формальные модели
- •1.3. Классификация математических моделей
- •Классификационные признаки
- •Классификация математических моделей в зависимости от оператора модели
- •Классификация математических моделей в зависимости от целей моделирования (рис. 1.11)
- •Классификация математических моделей в зависимости от методов реализации (рис. 1.12)
- •Задания для самостоятельного выполнения
- •Глава 2
- •ЭТАПЫ ПОСТРОЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
- •2.1. ОБСЛЕДОВАНИЕ ОБЪЕКТА МОДЕЛИРОВАНИЯ
- •2.2. КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ МОДЕЛИРОВАНИЯ
- •2.3. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ МОДЕЛИРОВАНИЯ
- •2.4. ВЫБОР И ОБОСНОВАНИЕ ВЫБОРА МЕТОДА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ
- •stop
- •2.5. РЕАЛИЗАЦИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ В ВИДЕ ПРОГРАММЫ ДЛЯ ЭВМ
- •2.6. ПРОВЕРКА АДЕКВАТНОСТИ МОДЕЛИ
- •2.7. ПРАКТИЧЕСКОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПОСТРОЕННОЙ МОДЕЛИ И АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ
- •Задания для самостоятельного выполнения
- •ПРИМЕРЫ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
- •3.1. СТАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ КОНСТРУКЦИЙ
- •Содержательная постановка задачи
- •Концептуальная постановка задачи
- •Математическая постановка задачи
- •Решение задачи
- •Анализ результатов
- •Концептуальная постановка
- •Математическая постановка задачи
- •Методика решения задачи
- •Анализ результатов
- •3.3. ДИНАМИКА ПОПУЛЯЦИИ
- •Содержательная постановка задачи
- •Концептуальная постановка задачи
- •Решение задачи
- •Анализ результатов
- •Математическая постановка задачи для модели Ферхюльста
- •Решение задачи
- •Анализ результатов
- •Численное исследование модели Ферхюльста
- •3.4. МОДЕЛЬ КОНКУРЕНЦИИ ДВУХ ПОПУЛЯЦИЙ
- •Математическая постановка задачи
- •Качественный анализ задачи
- •Численное исследование модели конкуренции популяций
- •3.5. ГАРМОНИЧЕСКИЙ ОСЦИЛЛЯТОР
- •Содержательная постановка задачи
- •Концептуальная постановка задачи
- •Математическая постановка задачи
- •Решение задачи
- •Качественный анализ задачи
- •Численное исследование модели
- •Качественный анализ задачи
- •Решение задачи
- •Задания для самостоятельного выполнения
- •Глава 4
- •СТРУКТУРНЫЕ МОДЕЛИ
- •4.1. ЧТО ТАКОЕ СТРУКТУРНАЯ МОДЕЛЬ?
- •4.2. СПОСОБЫ ПОСТРОЕНИЯ СТРУКТУРНЫХ МОДЕЛЕЙ
- •4.3. ПРИМЕРЫ СТРУКТУРНЫХ МОДЕЛЕЙ
- •Задания для самостоятельного выполнения
- •МОДЕЛИРОВАНИЕ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
- •5.1. ПРИЧИНЫ ПОЯВЛЕНИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ И ИХ ВИДЫ
- •5.2. МОДЕЛИРОВАНИЕ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ, ОПИСЫВАЕМОЙ С ПОЗИЦИЙ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ
- •5.3. МОДЕЛИРОВАНИЕ В УСЛОВИЯХ СТОХАСТИЧЕСКОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
- •5.4. МОДЕЛИРОВАНИЕ МАРКОВСКИХ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ
- •Задания для самостоятельного выполнения
- •ЛИНЕЙНЫЕ И НЕЛИНЕЙНЫЕ ЯВЛЕНИЯ
- •6.1. О ЗАКОНЕ ГУКА И ГРАНИЦАХ ЛИНЕЙНОСТИ
- •6.3. О ПОСТРОЕНИИ СПЛОШНЫХ МОДЕЛЕЙ. ВЫВОД ВОЛНОВОГО УРАВНЕНИЯ ИЗ ЗАКОНОВ МЕХАНИКИ
- •6.4. РЕШЕНИЕ ВОЛНОВОГО УРАВНЕНИЯ МЕТОДОМ ФУРЬЕ
- •6.6. УРАВНЕНИЯ МАКСВЕЛЛА
- •6.7. О КЛАССИФИКАЦИИ КВАЗИЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМ
- •6.8. СВЯЗЬ НЕПРЕРЫВНОГО И ДИСКРЕТНОГО НА ПРИМЕРАХ УРАВНЕНИЯ КОЛЕБАНИЙ СТРУНЫ И УРАВНЕНИЯ ШРЕДИНГЕРА
- •6.9. О ПОЛЬЗЕ ФЕНОМЕНОЛОГИИ ПРИ ПОСТРОЕНИИ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
- •6.10. АНАЛИЗ ПОДОБИЯ И РАЗМЕРНОСТИ
- •6.11. АВТОМОДЕЛЬНОСТЬ
- •6.12. САМООРГАНИЗАЦИЯ И СТРУКТУРЫ В НЕЛИНЕЙНЫХ СРЕДАХ
- •6.13. О НЕЛИНЕЙНЫХ ВОЛНАХ В СПЛОШНЫХ СРЕДАХ
- •6.14. ИЕРАРХИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ТУРБУЛЕНТНОСТИ И МНОГОМАСШТАБНЫЕ ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ БАЗИСЫ
- •Иерархический базис для турбулентных полей
- •Одномерный иерархический базис
- •Двумерный базис
- •6.15. ВЕЙВЛЕТЫ
- •Непрерывное вейвлет-преобразование
- •6.16. ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ КОЛЕБАНИЙ
- •6.17. О ФРАКТАЛАХ И ИХ ПРИМЕНЕНИИ
- •Примеры фракталов
- •Подобие и скейлинг
- •Множества Мандельброта и Жюлиа
- •Фрактальная размерность кластеров
- •Экспериментальные методы определения фрактальной размерности
- •Модель случайных фракталов для описания растущих дендритных структур
- •Результаты применения модели случайных фракталов
- •6.18. НЕЛИНЕЙНЫЕ МОДЕЛИ ДНК
- •Структура и физические свойства ДНК
- •Модель Пейрара-Бишопа
- •Задания для самостоятельного выполнения
- •Глава 7
- •7.2. ИМИТАТОР СИСТЕМЫ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ
- •7.3. КЛЕТОЧНЫЕ АВТОМАТЫ
- •7.4. МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИСЛОКАЦИЙ В МЕТАЛЛЕ
- •Самоорганизация дислокаций в модели клеточных автоматов
- •Задания для самостоятельного выполнения
- •ЯЗЫК ФОРМАЛЬНОГО ОПИСАНИЯ АЛГОРИТМОВ
- •====== Приложение 2
- •П2.1. Решение уравнений высоких степеней и трансцендентных уравнений с одним неизвестным
- •П2.2. Решение систем линейных уравнений
- •БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
- •ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ
- •ОГЛАВЛЕНИЕ
- •Введение в математическое моделирование
получающемся при проектировании уравнений Навье—Стокса (уравнений движения линейно-вязкой жидкости) на функциональ ный базис. Структура связей, описываемых матрицей XNnMmLi, показана на рис. 6.10. Каждый горизонтальный слой (ярус) соот ветствует совокупности функций определенного масштаба, а все вместе описывают иерархическую систему, давшую название мо делям этого типа.
/
i t
Рис. 6.10. Структура связей, описываемых матрицей XNnMmu
На свойствах и возможностях иерархических моделей останав ливаться не будем, но поговорим о функциях, используемых при их построениях. Увы, удовлетворить всем приведенным требова ниям к базисным функциям не удается. Задача имеет решение в такой постановке только в одномерном случае. Одномерный базис не представляет интереса с точки зрения описания турбулентнос ти, но его построение имеет методический интерес, и мы его про ведем.
Одномерный иерархический базис
Рассмотрим функцию/(х), для которой существует преобра зование Фурье:
f ( y ) = | f(x)e~2nh<xdx.
Ось волновых чисел у (напомним, что к = 2пу) разбиваем на
октавы yN =2N (рис. 6 .11) и вводим функции
/ ЛГ(у)={^(у) |
Улг <1 у1<Улг+1» |
(6.72) |
||
О вне зоны. |
|
|||
|
|
|||
— W W W -----h m ill I |
I------ W>‘M V A |
|
||
~T/V+1 ~yN |
о |
+ YW |
+yN+ 1 Y |
|
Рис. 6.11. Разбиение на октавы оси волновых чисел
Очевидно, что f { y ) - ^ f N{y). Полученные функции f N обла
дают замечательным свойством —они допускают периодическое продолжение на всю ось у с периодом 2y^(pHC. 6 .12):
F (Y) = P w (Y -2 |
(ff,_1)Ytf) |
(2«-1)у^ <y<2myN , |
|||
N |
1/лг(Г-2 |
(/я + 1)у^) |
2myN <y<(2m + l)yN . |
||
|
|
[Pffil) |
|
|
|
|
|
|
k |
/ t |
V |
‘Yyy+1 |
-Yjy |
+7N |
+yN + 1 |
Y |
Рис. 6.12. Периодическое продолжение функций
Это позволяет разложить функции FN {у) в ряд Фурье
FN (Y) = ^ l A Nne-2nih^ , |
(6.73) |
П |
|
где hN = \/(2yN ). Функции hNe~2ninh"y образуют полный базис в классе функций FN , а те же функции, определенные внутри зоны (6.72), —полный базис в классе функций f N
Чтобы получить вид базисной функции в физическом про странстве, нужно взять обратное преобразование Фурье. Получа ется функция вида
cos - ^ - { x - h Nn) . |
(6.74) |
Вид функции (6.74) для п = 0 показан на рис. 6.13. Эти функ ции известны в математике как функции Литлвуда-Пелли. Фун
кции медленно убывают в физическом пространстве ( f ^ n(x) - х~х),
что является результатом обрыва функций в пространстве Фурье. Все базисные функции взаимно ортогональны, т.е.
\ f Nn{x)fMm{x)dx =
что следует из ортогональности функций в фурье-пространстве и инвариантности скалярного произведения двух функций относи тельно преобразования Фурье. Коэффициенты в разложении (6.73) определяются формулой
AN n= \f(x)fNn(x№-
Рис. 6.13. Вид функции (6.74) для п=0
Базисные функции имеют двойную индексацию. Большой индекс отвечает за масштаб, малый —за положение функции в пространстве. Увеличение индекса N на единицу сжимает функ цию вдвое, увеличение индекса п на единицу сдвигает функцию вдоль оси х на величину hN.
Двумерный базис
Простейший способ получения двумерного базиса состоит в определении двумерной функции как произведения одномерных:
f NnMm У) ~ fNn Mm
Однако такие функции не являются изотропными и не удов летворяют требованию подобия. Последнее обстоятельство не ос тавляет надежд на получение простой динамической системы для коэффициентов разложения.
Исходя из локальной изотропии мелкомасштабной турбулен тности и стремления получить базис, образованный разномасштаб ными, но однотипными функциями, можно построить относитель но простой, но «не совсем ортогональный» базис. Для этого поле
скорости представляется в виде v(t,x,y) = '£laNn(t)vNn(г - rNn), где
Nn
aNn —зависящая от времени амплитуда; vNn — осесимметричная базисная функция, у которой большой индекс отвечает за масш таб, а малый —за положение в пространстве; rNn- радиус-вектор центра функции.
Используем введенное выше разбиение спектральной плоско сти на расширяющиеся кольцевые зоны (6 .68) и определим базис ную функцию так, чтобы ее фурье-образ был равен константе в пределах соответствующего кольца:
1У Х * 1 2~N exp(-2niyrNn) |
YJV <1Y l< YAT+I > |
*№.(?) = |
(6.75) |
О |
вне зоны, |
где e —единичный вектор, перпендикулярный рассматриваемой плоскости. Экспоненциальный множитель задает сдвиг центра вихря в физическом пространстве. Числовой коэффициент выбран из условия нормировки.
Чтобы получить вид функции в физическом пространстве, нужно взять обратное преобразование Фурье от (6.75). Соответ ствующие вычисления дают
|
2-*(Дхг)Г/ 0(2*)-/0(л)> |
(6.76) |
||
vM*(r - rAfc) = |
^ |
I |
||
|
где 5 = я2лг|г - гЛГп| ; JQ(s) —функция Бесселя.
Мы оставили без внимания вопрос о числе базисных функций и об их распределении в пространстве. Плотность функций в фи зическом пространстве можно оценить исходя из принципа нео пределенности. Если области локализации в г и Л пространствах имеют, соответственно, размеры Аг и Дк, то, требуя АгАк = 2л, получаем, что плотность функций заданного масштаба pN связана с площадью области локализации функции в пространстве Фурье
ASk как
Рлг = |
ASk |
(6.77) |
|
4я2 |
|||
|
При вычислении (6.77) учитывалось, что ASk есть площадь кольцевой области (6 .68). Формула (6.77) отражает тот факт, что число вихрей при переходе от масштаба к масштабу возрастает в 4 раза (естественно, что в трехмерном случае это отношение бу дет равно восьми).
Вопрос о распределении функций в пространстве более сло жен. Формулируя требования к базису, мы хотели воспроизвести структуру турбулентного потока, в котором мелкие вихри перено сятся крупными. Это означает, что радиус-вектор центра функции должен подчиняться уравнению
dtrNn ~ X X aMmvMm(rNn ~ rMm)• |
(6.78) |
M<N т |
|
Подчеркнем, что суммирование в (6.78) ведется только по мас штабам, большим данного.
Введенный таким образом базис ортогонален по индексу N, поскольку в фурье-пространстве функции различного масштаба за нимают неперекрывающиеся области. Неортогональность функций по малому индексу, отвечающему за положение вихрей в простран
стве, можно оценить путем вычисления интеграла \ vMnvMm^r Для