Электронно-вычислительные машины математические основы применения

Наконец, весьма эффективным оказывается статистический подход к анализу такого сложного явления, как гетерогенный катализ. Возможности для реализации такого подхода появились, с одной стороны, благодаря созданию быстродействующих и мощных электронно-вычислительных машин, а с другой, благодаря накоплению огромного, хотя и не всегда строго количественного экспериментального материала в области практического катализа. Методической основой для статистического обоснования прогнозов активности гетерогенных катализаторов является математическая теория распознавания, усиленно разрабатываемая в последнее время в связи с потребностями медицины, геологии и ряда других важных областей. При отсутствии уже готового экспериментального материала для интересующей исследователя реакции метод распознавания позволяет существенно сократить время на изыскания катализаторов путем проведения поисковых экспериментов по специальному плану и на основе анализа этих результатов также методом распознавания. Существенно, что при применении методов распознавания в качестве исходной информации могут быть использованы параметры, уже апробированные при исследовании частных взаимосвязей, такие, как значения электронных плотностей молекул реагентов, потенциалы ионизации катализаторов, теплоты связей в катализаторе и молекулах реагентов, и многие другие. Аналитическая мощность методов распознавания необычайно высока и позволяет выявлять зависимость качества исследуемого объекта от нескольких десятков свойств его самого и воздействующих на него субстратов. [c.6]

Наиболее перспективным методом применения аналогии между физически разнообразными процессами является метод математического моделирования, связанный с использованием электронных вычислительных машин. В этом случае соблюдают последовательность 1) составление физической модели процесса на основе представлений физики, других наук, а также экспериментальных данных, об его механизме 2) составление математического описания процесса, отражающего существенные черты и особенности принятой физической модели 3) разработка алгоритма (последовательности действий) и составление программы для ЭВМ 4) сравнение полученных численных решений с экспериментальными данными для коррекции уравнения модели — адекватности математической модели. [c.43]

Электронные вычислительные машины применяют для решения задач спектроскопии ЯМР уже в течение нескольких лет. Многие вычисления просто невозможно проводить вручную, так как для этого потребовалось бы несколько лет. Несмотря на то что не существует точной основы для теоретического вычисления значений химических сдвигов и констант взаимодействия, спектры можно вычислять, опираясь на набор постулированных параметров. Соответствующие математические методы аналогичны тем, которые используются в волновой механике в применении к электронам. При этом математические основы сами по себе не являются сложными, однако в случае системы с несколькими спинами решение многих уравнений требует длительных и трудоемких вычислений. Отсюда и возникает необходимость в использовании вычислительных машин. К сожалению, наиболее часто встречается такая ситуация, когда спектроскопист имеет спектр, по которому он хочет определить значение химических сдвигов и констант взаимодействия, а не набор параметров, по которым этот спектр можно было бы вычислить. Были попытки прямого определения нужных параметров по имеющемуся спектру, однако в настоящее время наиболее общим является итеративный метод. На нервом шаге вычислений в этом методе используются начальные приближения параметров, которые либо угадывают при визуальном анализе экспериментально полученного спектра, либо задают их, используя аналогии с другими соединениями. По начальным приближе- [c.300]

Широкое применение электронных вычислительных машин изменило методы расчета процессов химической технологии, сделав математическое моделирование основой современных методов анализа и прогнозирования. Вычислительные машины стали выполнять роль средств расчета, моделирования и управления химическими предприятиями. [c.8]

Принципиально расчетные методы, построенные на кван-тово-механической основе, не страдают вышеуказанными недостатками, однако применение квантово-механических методов к расчету физико-химических свойств молекул наталкивается на такие громадные математические трудности, которые не могут быть преодолены даже с применением электронно-вычислительных машин. [c.65]

Выполнение названных требований возможно на основе широкой инструментализации химического анализа, или, точнее, в результате использования современных физических и физико-химических методов. Тенденция к увеличению роли инструментальных методов анализа несомненна, хотя и химические (классические) методы играют большую роль. Одной из важных черт развития науки является в наши дни математизация, и аналитическая химия не составляет исключения. Пути использования математики здесь разнообразны статистическая обработка результатов, применение теории информации при разработке метрологических основ химического анализа, планирование экспериментов, расчеты ионных равновесий с помощью электронно-вычислительных машин (ЭВМ), и особенно создание гибридных устройств анализатор-ЭВМ. На наших глазах расчетные, математические методы входят в практику работы аналитических лабораторий. [c.9]

Все факторы (народнохозяйственные и отраслевые) действуют в тесной взаимосвязи и при определении оптимального размера предприятия следует учитывать влияние той или иной совокупности факторов. Действие многих взаимопереплетающихся факторов свидетельствует о значительной сложности и трудности в определении экономически целесообразных размеров предприятий. Для учета всей совокупности факторов необходимо применение эконо-мико-математических методов и электронно-вычислительных машин, что позволит на основе многих возможных вариантов выбрать один, наиболее оптимальный. [c.129]

Широкое применение электронных вычислительных машин меняет методы расчета процессов холодильных установок, позволяя при относительно небольших затратах исследовать различные варианты процесса, изучить его особенности и вскрыть резервы усовершенствования конструкции. Математическое моделирование становится основой современных методов анализа и прогнозирова ния. В книгу включены, главы, посвященные применению средств вычислительной техники для исследования и оптимизации рабочих процессов холодильных машин и установок различных типов. [c.8]

Найденное впоследствии Шрёдингером и обобщенное Дираком дифференциальное уравнение позволило делать вычисления свойств элементов и их соединений. Для этого необходимо применение соответствующих операторов и последующего интегрирования, но такой путь даже при использовании электронно-вычислительных машин оказался, хотя и плодотворным, но затруднительным, за исключением простейших случаев. Вследствие этого точное вычисление количественных характеристик разнообразных свойств данного элемента, производимое математически на основе априорного знания какой-либо одной его характеристики, измеренной на опыте (например, заряд атомного ядра), оказывается до сих пор практически трудной задачей. [c.6]

Из вышеперечисленных типов методов расчета ФХС веществ, разумеется, предпочтителен третий. Эмпирические методы, базирующиеся на принципах черного ящика с формальной статистической обработкой массива экспериментальных данных по уравнениям, например, типа регрессии F = я + OiX +. .. + а , удовлетворительно адекватны лишь в узком интервале варьирования параметров. Они не обладают требуемой прогнозирующей способностью и, что важно отметить, лишены универсальности применения. Неудовлетворительная адекватность таковых расчетных формул обусловливается не только формальностью и нелегитимностью их математической основы, но и непрерывным возрастанием требований науки и техники по отношению к степени адекватности математических моделей. Недетерминированные формулы для расчетов ФХС веществ подвержены, как любая техника и технология, вполне закономерному явлению старения и подлежат обновлению. Разумеется, формулы, предложенные до середины прошлого некомпьютерного столетия, были получены статистической обработкой экспериментальных данных того периода и без применения электронных вычислительных машин. [c.10]

Поэтому основная задача функционирования газодобывающего предприятия заключается в планомерном и целенаправленном управлении на основе циркулирую1цей в структуре ГДП информации техноло1/ическнми объектами добычи, сбора и подготовки газа, так как, во-первых, управление связано с процессами, проходящими в газопромысловых объектах, во-вторых, оно определяет течение, темпы развития этих процессов, их направление, в-третьих, управление обеспечивает протекание процессов в рамках заданных параметров, в-четвертых, посредством управления достигаются направленное изменение состояния объектов и перевод их в новое состояние. В связи с этим особая роль в дальнейшем развитии добычи газа отводится применению экономико-математических методов,. средств и систем управления газопромысловыми объектами, использующих в своей структуре электронно-вычислительные машины (ЭВМ), функции которых сводятся к определению и поддержанию в управляемых объектах газодобывающего предприятия заданных режимов эксплуатации на основе собранной информации о газо- [c.3]