Метод моделирования пространственного распределения светимости в галактиках с учетом поглощения света

Метод моделирования пространственного распределения светимости в галактиках с учетом поглощения света

Автор: Марданова, Мария Асмедовна

Шифр специальности: 05.13.18

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2006

Место защиты: Санкт-Петербург

Количество страниц: 131 с. ил.

Артикул: 3302292

Автор: Марданова, Мария Асмедовна

Стоимость: 250 руб.

Метод моделирования пространственного распределения светимости в галактиках с учетом поглощения света  Метод моделирования пространственного распределения светимости в галактиках с учетом поглощения света 

Содержание
Введение
Глава 1. Общие вопросы моделирования звездных систем
1. Понятие математической модели галактики
2. Представление наблюдательных данных поверхностной яркостью 3. Описание пространственного распределения светимости
4. Связь распределения светимости с распределением масс отношение массасветимость как функция места и как гросспараметр
5. Наблюдательные данные для построения динамических моделей 6. Интегральное уравнение, связывающее распределение светимости с яркостью. Прямая и обратная задачи. Учет поглощения света
Глава 2. Проблемы построения параметрических моделей распределения светимости
1. Обзор исследований по построению параметрических моделей распределение светимостияркости
2. О точности конкретных моделей
3. Математическая постановка задачи
4. Обзор методов минимизации функционала
Глава 3. Разработка метода решения обратной задачи
1. Выбор метода и его модификация
2. Описание моделей
3. Алгоритм решения задачи
4. Проведение численных экспериментов. Результаты вычислений
5. Анализ вычислительных погрешностей
Заключение
Литература


Характеристики 5 находятся в функциональной зависимости от его параметров. Иначе говоря, система определяется совокупностью множества параметров, функций описания и связей между ними. Каждая характеристика системы уо С Го определяется чаще всего ограниченным числом параметров: 5Ь/ь С *! А остальные параметры не влияют на значение данной характеристики Б. И вообще, при исследовании конкретного объекта представляют интерес только некоторые характеристики множества параметров 5: у С Уо при известных внешних воздействиях на систему хтп С X. Модель, в принципе, это та же система, со своими множествами параметров (обозначим эти множества через 5Ш) и своим набором характеристик системы (пусть характеристиками будут Ут). Как правило, у моделируемого объекта и модели по одним параметрам прослеживается сходство, а по другим - расхождение. Утп = / {ЗтцЯттн^т)’ (1. Решая (1. Утп С Ут) при наличии внешнего воздействия на модель хтП1 хтп С Х1 и с учетом модельного времени <ш. При этом имеют место такие зависимости: Б = ^(5Ш*)) хоп — и(Хтп) и ? Отсюда можно с некоторым приближением сделать вывод о том, что модельные характеристики Ор связаны с характеристиками М зависимостями у0к = <р{утк)> а множество характеристик модели Утк = {утк} является отображением множества интересующих исследователя характеристик оригинала у0к = {у0кЬ т*е* (р : Уок -> утк, или (р:У0к-+ Утк. Очевидно, что моделирование имеет смысл, когда у модели отсутствуют признаки оригинала, препятствующие его исследованию. Что касается математических моделей, то они представляют собой формализованное представление оригинала (моделируемого объекта) с помощью абстрактного языка, т. Для составления математических моделей используют любые математические методы, например, алгебраическое, дифференциальное, интегральное исчисления и т. К методам абстрактного описания систем относятся также языки химических формул, схем, чертежей, карт, диаграмм и т. Выбор вида модели определяется особенностями изучаемой системы и целями моделирования, т. Для получения другой информации может потребоваться модель другого вида. В [] математические модели классифицируют как детерминированные и вероятностные, аналитические, численные и имитационные; однако, нас больше интересуют последние три. Аналитической моделью называется такое формализованное описание системы, которое позволяет получить решение уравнения (1. Численная модель описывается такой зависимостью (1. Имитационной моделью называют совокупность описания системы и внешних воздействий, правил изменения состояния системы под влиянием внешних и внутренних возмущений. Эти алгоритмы и правила не дают возможности использования имеющихся математических методов аналитического и численного решения, но позволяют имитировать процесс функционирования системы и производить вычисления интересующих характеристик. Процесс построения математических моделей галактик идет по той же схеме, которая была дана выше: точно также между характеристиками исследуемой звездной системы и ее предполагаемой моделью строят зависимости вида (1. В данном случае эти зависимости представляют собой функции описания моделируемой системы с соответствующими параметрами, которые уточняются в ходе вычислений, а также связи между первыми и вторыми. Основные принципы, согласно которым осуществляется классификация моделей звездных систем, перечислены авторами []. В этой работе исследованы особенности некоторых аналитических и численных моделей галактик, при этом авторы прослеживают четкую взаимосвязь между типами построенных моделей и задачами их построения. В [] рассмотрены задачи моделирования как на основе статистического описания галактик, так и на основе динамического. Модели, в которых при построении учитывается динамический аспект, в [] классифицируют как теоретические, эмпирические и априорные. При этом отмечается, что на практике теоретические модели хуже отображают действительность, чем эмпирические, так как основываются на предпосылках, недостаточно точно описывающих реальность.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.259, запросов: 244