Читать онлайн Все науки. №8, 2023. Международный научный журнал бесплатно

Алиев Ибратжон Хатамович

Студент 3 курса факультета математики-информатики Ферганского Государственного Университета

Ферганский Государственный Университет, Фергана, Узбекистан

Аннотация. Современные исследования в области математики, в том числе теории чисел развиваются достаточно активно, однако, среди большого количества самых различных математических моделей, описывающие различные явления природы существуют и те, которые находятся в ряду не решённых математических задач. К ним сегодня можно отнести так называемую гипотезу Коллатца, описанию на границах коих и направлена настоящая работа.

Ключевые слова: математика, исследование, физико-математическое моделирование, теория чисел, функция.

Annotation. Modern research in the field of mathematics, including number theory, is developing quite actively, however, among a large number of very different mathematical models describing various natural phenomena, there are also those that are among the unsolved mathematical problems. Today we can refer to them the so-called Collatz hypothesis, the description of which is directed at the boundaries of this work.

Keywords: mathematics, research, physical and mathematical modeling, number theory, function.

Сама гипотеза Коллатца является одной из самых простых не решённых задач, известные на сегодняшний день. Она представляет собой утверждение, что пусть берётся некоторое натуральное число и если оно не чётное, то оно умножается на 3 и после прибавляется единица или точнее выполняется функция 3x+1, если же число чётное, то оно делиться пополам. Таким образом, получается разделённые вид функции гипотезы Коллатца (1).

Далее, полученный результат в (1) может повториться. Так, настоящую модель можно определить для числа 7, которое является не чётным и выполняется первая функция, получается 22 – чётное число. Теперь выполняется вторая функция и получается 11 и т. д. В целом, этот ряд выглядит следующим образом (2).

Теперь можно выбрать другое число, к примеру 9 (3), 8 (4) или 6 (5).

Во всех случаях можно наблюдать одну и ту же закономерность, что в конце концов получается цикл 4, 2, 1, который и будет повторяться каждый раз до бесконечности. И идея гипотезы Коллатца заключается в том, чтобы доказать, что все натуральные числа приведут к настоящему циклу. Но примечательным является то, что диаграмма такой модели имеет интересную хаотичную схему со своими точками максимума и минимума. Именно анализу изменения графиков функции гипотезы Коллатца посвящена настоящая научная работа.

Изначально, стоит записать модель функции (1) в общем виде (6).

Так, можно подставить некоторые числа получая подходящие значения для чётных и не чётных чисел (8—9), однако, перед исследованием стоит заметить, что исключением является число ноль, которое заключает единственный отличающийся от циклов всех натуральных чисел цикл, состоящий из 2 элементов (7).

Для общего же ряда функции, получаем представление (10).

Итак, изначально стоит обратить внимание на анализ проводиться с использованием 110 этапов повторного оперирования и на этом промежутке отчётливо видны первоначальные пики на графике анализа натуральных чисел в промежутке от 1 до 10 (Граф. 1).

График 1. Функции для промежутка [1; 10] для 110 элементов

В данном случае можно будет наблюдать, что с увеличением чисел можно наблюдать отдельные пики, количество которых начинает с каждым разом возрастать, становясь хаотичным. Некоторые значения уже в своём начале могут принимать большие показатели функции, доходя до малого количества этапов, с каждым разом всё больше и больше приходя к повторному циклу, что видно на продолжении правой части каждой из функций. Далее анализ графика продолжается в следующем промежутке от 10 до 20 можно наблюдать увеличение высоты пиков функции, хотя плотность расположения каждой из функции также растёт. Более отчётливо это видно, при рассмотрении продолжения функции в правой части – на фоне циклов, где корреляция становиться всё более очевидной (Граф. 2).

График 2. Функции для промежутка [10; 20] для 110 элементов

При продолжении анализа можно обратить внимание на интересный подход в том, что после 20 функции изменяются и уровень наложения каждой одной на другую с каждым разом начинает всё больше и больше возрастать, приводя к тому, что уже при анализе числе от 17 до 27 уровень корреляции становиться максимальным. Это можно также наглядно проследить на Графике 3, где хоть какая-то разность наблюдается только в начале графиков, а уже ближе к увеличению количества операций, все функции всё больше объединяются, приводя в результате сначала к малым возрастающим пикая, которые словно чередуются в увеличении и уменьшении. Далее эта тенденция увеличивается на одном большом возрастании, после чего идут более малые, но всё же возрастающие пики, приходя к двух максимальным большим пикам, завершаясь только заключительными пиками, опять возвращаясь к форме цикла, которая на общем фоне больше подобна прямой. В этом случае, стоит обратить ещё внимание на то. Что рост графика относительно центральных пиков происходит более плавно, нежели спад, что на удивление достаточно хорошо описывает примеры реальных физических явлений, при представлении их графиков.

График 3. Функции для промежутка [17; 27] для 110 элементов

Если же проводить сопоставление с значениями от 20 до 30, то можно заметить, что график хоть и сохраняется, но уровень совпадения указанных графиков на протяжении 110 элементов начинает уменьшается с каждым разом и что ещё пуще становиться заметным при рассмотрении на начальных этапах функции, что ещё было заметно в предыдущем графике, однако в данном случае этот эффект усилился, хотя общее завершение графика также сохранилось, сохраняя то же условие приближения к уровню сведения до состояния прямой при колебаниях (Граф. 4).

График 4. Функции для промежутка [20; 30] для 110 элементов

Более значительные изменения, но вместе с этим высокий уровень совпадения наблюдается при рассмотрении всё тех же больших пиков графиков на промежутке от 30 до 40. При этом уменьшение корреляции наблюдается в моменте начального состояния графика. Однако, ещё одной отличительной чертой очередного уровня графика, в отличие от предыдущего является ещё и появление прямой линии, уровень которой всё чаще уменьшается ближе к увеличению количества ступеней, общее количество элементов коих продолжают оставаться Граф. 5.

График 5. Функции для промежутка [30; 40] для 110 элементов

Однако, тенденция сохранения совпадений функций теряется уже сразу в следующем промежутке от 40 до 50 для тех же 110 элементов. В данном случае, сама картина графика представляется уже несколько иначе. Если говорить о её начальном положении, то действительно разности функций продолжают несколько увеличиваться, однако с увеличением ступеней, можно наблюдать картину, когда верхняя функция начинает выделяться, а прочие функции соединяются с прочими графиками образуя оранжевую линию. На сей раз жёлтая верхняя функция начинает отчётливо возрастать, каждый раз увеличиваясь на определённые пики, после чего график вновь спадает, но достаточно быстро начинает вновь набирать рост. Эта стадия роста на удивление носит довольно интересный характер, ибо здесь виднеется двойная стадия удвоения пиков, после чего выходит следующий малый, но также удвоенный пик, между каждым из которых наблюдается увеличение, однако, сравнительно не большое. Затем эта ситуация вновь повторяется для следующих максимальных пиков, после чего следует резкий и достаточно быстрый спад, после коего вновь ситуация сводиться до состояния малых ростов до уменьшения общей картины до стандартных малых колебаний в цикле – сравнительно образуемой прямой линии. Вторая же функция в данном случае имеет несколько иной более единичный характер по причине того, что корреляция наблюдается для первых единичных пиков, после чего следует более быстрый спад на конце Графика 6.

График 6. Функции для промежутка [40; 50] для 110 элементов

Картина описанная для ситуации от 40 до 50 сохраняет свою определённую ролевую модель для последующего графика для чисел от 50 до 60, что можно проследить, во время его анализа, однако, в этом случае на роль верхней и нижней максимальной функции разумеется выступают уже другие значения, которые к тому же носят в себе более резкий увеличивающийся характер, это наряду с прочим можно проследить во время анализа максимальных и средних изначальных пиков, после коих было малое падение, а после максимальных – более резкое, как видно, с большим совпадением для пиков на Графике 7.

График 7. Функции для промежутка [50; 60] для 110 элементов

Таким образом, в дальнейшем представляются графики для промежутков от 60 до 70, где на удивление вновь можно наблюдать резкое увеличение корреляции, когда же часть функций опускается вниз в качестве отдельной линии, а одна единственная выступает в качестве единственной верхней коррелирующей (Граф. 8). В дальнейшем график вновь начинает изменяться для промежутка от 70 до 80 и состояние, описанное в раннем промежутке для промежутка от 40 до 50, можно будет наблюдать увеличение количества пиков в начале до двух классов, а в центре трёх больших максимальных пиков, где можно наблюдать ситуацию, где основной план описывает главная жёлтая функция, корреляция с которой увеличивается для красной функции на третьем пике и с малым вторым центральным правым пиком, откуда можно проследить схожесть картин, но с заметным смещением на Графике 9.

График 8. Функции для промежутка [60; 70] для 110 элементов

График 9. Функции для промежутка [70; 80] для 110 элементов

Продолжение исследования позволяет пронаблюдать схожесть промежутка от 17 до 27, от 20 до 30, от 60 до 70 и от 80 до 90, без малых отличительных черт, что видно на Графике 10. А ситуация для промежутка от 90 до 100 является одной из самых красивых образов, поскольку здесь практически каждый график не похож на другой, хотя в большинстве из них сохраняют свою определённую тенденцию, как видно на Графике 11. После чего уже промежуток от 190 до 200 принимает более упорядоченный красивый образных вид, где большинство функций принимают свой общий, единый вид, однако с различным уровнем смещения с уменьшением степени корреляции для каждой из них (Граф. 12).

Это отличие начинает уменьшаться при анализе Графика 13 для чисел от 290 до 300, где можно обратить внимание на уже более чётко выверенную и довольно красивую картину. Этот аспект уже начинает изменяться, идя к увеличению степени различающихся свойств между функциями от 390 до 400, как видно на Графике 14. Последующее увеличение степени промежутков приводит к продолжению такой тенденции, что наглядно видно в кардинальном отличии с образованием настоящего хауса в промежутке от 490 до 500, так что даже когда большинство функций уже пришли к конечной форме, некоторые функции начинают продолжать увеличиваться образуя массивные пиковые формы (Граф. 15).

Продолжение роста границ приводит к дальнейшему увеличению, так начальная форма графика начинается с резкого увеличения, после уменьшаясь, после чего продолжаясь на максимальных пиках, что ранее никогда не повторялось, учитывая, что дальше графики спадают и затем вновь резко возрастают до двух пиков (Граф. 16). Далее, ситуация с небольшим различием продолжается на моменте от 690 до 700, при этом имея резкое смещение больших пиков, имея удлинении в начальной разности и дальности начального малого класса пиков (Граф. 17). И казалось бы, ситуация с корреляцией может быть увеличена, однако, согласно графикам для значений от 790 до 800, от 890 до 900, от 990 до 100 сохраняют вид хауса (Граф. 18—20).

График 10. Функции для промежутка [80; 90] для 110 элементов

График 11. Функции для промежутка [90; 100] для 110 элементов

График 12. Функции для промежутка [190; 200] для 110 элементов

График 13. Функции для промежутка [290; 300] для 110 элементов

График 14. Функции для промежутка [390; 400] для 110 элементов

График 15. Функции для промежутка [490; 500] для 110 элементов

График 16. Функции для промежутка [590; 600] для 110 элементов

График 17. Функции для промежутка [690; 700] для 110 элементов

График 18. Функции для промежутка [790; 800] для 110 элементов

График 19. Функции для промежутка [890; 900] для 110 элементов

График 20. Функции для промежутка [990; 1000] для 110 элементов

В результате произведённого анализа можно было наглядно увидеть изменение картин графиков для самых различных промежутков при проверке гипотезы Коллатца, каждая из коих имеет своё важное значение, находя своё применение в самых различных сферах. И можно сегодня надеяться на нахождение в будущем возможности разрешения этой проблемы в лице доказательства этой гипотезы, либо её опровержения.

Использованная литература

1. Хэйес Брайан. Влёты и падения чисел-градин // В мире науки (Scientific American, издание на русском языке). – 1984. – №3. – С. 102—107.

2. Стюарт Иэн. Величайшие математические задачи. – М.: Альпина нон-фикшн, 2015. – 460 с. – ISBN 978-5-91671-318-3.

3. Jeff Lagarias. The 3x+1 problem and its generalization // American Mathematical Monthly. – 1985. – Vol. 92 – P. 3—23.

4. Алфутова, Н. Б. Алгебра и теория чисел. Сборник задач для математических школ / Н. Б. Алфутова, А. В. Устинова. – М.: МЦНМО, 2018. – 336 c.

5. Алфутова, Н. Б. Алгебра и теория чисел: Сборник задач для математических школ / Н. Б. Алфутова, А. В. Устинова. – М.: МЦНМО, 2009. – 336 c.

6. Арнольд, И. В. Теория чисел / И. В. Арнольд. – М.: Ленанд, 2019. – 288 c.

7. Боревич, З. И. Теория чисел / З. И. Боревич, И. Р. Шафаревич. – М.: Ленанд, 2019. – 504 c.

8. Босс, В. Лекции по математике: Теория чисел / В. Босс. – М.: Ленанд, 2014. – 224 c.

9. Босс, В. Лекции по математике т.14: Теория чисел / В. Босс. – М.: КД Либроком, 2010. – 216 c.

10. Босс, В. Лекции по математике: Теория чисел / В. Босс. – М.: Ленанд, 2017. – 224 c.

11. Босс, В. Лекции по математике: Теория чисел / В. Босс. – М.: Ленанд, 2019. – 224 c.

12. Бухштаб, А. А. Теория чисел: Учебное пособие / А. А. Бухштаб. – СПб.: Лань, 2015. – 384 c.

13. Вейль, Г. Алгебраическая теория чисел / Г. Вейль. – М.: УРСС, 2011. – 224 c.

14. Ганкель, Г. Теория комплексных числовых систем, преимущественно обыкновенных мнимых чисел и кватернионов Гамильтона вместе с их геометрическим толкованием. Пер. с нем. / Г. Ганкель. – М.: Ленанд, 2015. – 264 c.

15. Ганкель, Г. Теория комплексных числовых систем, преимущественно обыкновенных мнимых чисел и кватернионов Гамильтона вместе с их геометрическим толкованием / Г. Ганкель. – М.: Ленанд, 2015. – 264 c.

16. Егоров, В. В. Теория чисел: Учебное пособие / В. В. Егоров. – СПб.: Лань, 2015. – 384 c.

17. Золотарев, Е. И. Теория целых комплексных чисел с приложением к интегральному исчислению / Е. И. Золотарев. – М.: Ленанд, 2016. – 216 c.

18. Иванец, Х. Аналитическая теория чисел / Х. Иванец. – М.: МЦНМО, 2014. – 712 c.

19. Краснов, М. Л. Вся высшая математика: Дискретная математика (теория чисел, общая алгебра, комбинаторика, теория Пойа, теория графов, паросочетания, матроиды) / М. Л. Краснов, А. И. Киселев, Г. И. Макаренко. – М.: КомКнига, 2014. – 208 c.

20. Ожигова, Е. П. Что такое теория чисел / Е. П. Ожигова. – М.: Едиториал УРСС, 2010. – 176 c.

21. Острик, В. В. Алгебраическая геометрия и теория чисел. Рациональные и эллиптические кривые / В. В. Острик. – М.: МЦНМО, 2011. – 48 c.

22. Острик, В. В. Алгебраическая геометрия и теория чисел: рациональные и эллиптические кривые / В. В. Острик, М. А. Цфасман. – М.: МЦНМО, 2005. – 48 c.

23. Петров, Н. Н. Математические игры: Игры-шутки. Симметрия. Игры «Ним». Игра «Цзяньшицзы». Игры с многочленами. Игры и теория чисел. Анализ с конца. Выигрышные стратегии / Н. Н. Петров. – М.: Ленанд, 2017. – 208 c.

24. Рыбников, К. А. История математики: Подисциплинарное изложение: Геометрия. Алгебра и теория чисел. Математический анализ. Теория вероятностей и математическая статистика. Дискретная математика / К. А. Рыбников. – М.: Ленанд, 2018. – 536 c.

25. Серовайский, С. Я. История математики: Эволюция математических идей: Теория чисел. Геометрия. Топология / С. Я. Серовайский. – М.: Ленанд, 2019. – 224 c.

26. Сушкевич, А. К. Теория чисел / А. К. Сушкевич. – М.: Вузовская книга, 2016. – 240 c.

27. Сушкевич, А. К. Теория чисел. Элементарный курс / А. К. Сушкевич. – М.: Вузовская книга, 2007. – 240 c.

Алиев Ибратжон Хатамович

Студент 3 курса факультета математики-информатики Ферганского государственного университета

Ферганский государственный университет, Фергана, Узбекистан

Аннотация. В настоящей статьи рассматриваются теоретические основы и математический аппарат нового метода передачи информации на больших скоростях, в отличие от классического электромагнитного метода, метода использования квантовой запутанности и прочих подобных признанных методом. Технологическое совершенствования методов передачи информации сегодня действительно заслуживает внимания, поскольку становятся достаточной причиной для нового пересмотра новых достижений в настоящей области. Одной из таких технологий, ныне развивающаяся в основном в теоретическом ключе является метод использования электронного туннельного эффекта. Ныне становящийся всё более актуальным.

Ключевые слова: квантовый туннельный эффект, электроны, передача информации, теоретические основы, физико-математический аппарат.

Annotation. This article discusses the theoretical foundations and mathematical apparatus of a new method of transmitting information at high speeds, in contrast to the classical electromagnetic method, the method of using quantum entanglement and other similar recognized methods. The technological improvement of information transmission methods today really deserves attention, since they become a sufficient reason for a new revision of new achievements in this field. One of such technologies, currently developing mainly in a theoretical way, is the method of using the electronic tunnel effect. Now becoming more and more relevant.

Keywords: quantum tunneling effect, electrons, information transfer, theoretical foundations, physical and mathematical apparatus.

Явление квантового туннельного эффекта, сегодня является достаточно известным и популярным. Сам этот эффект основывается на том, что микрочастицы могут преодолевать определённый потенциальный барьер, если её полная энергия, которая при этом остаётся неизменной и не затрачивается на преодоления барьера, является меньшей высоты самого барьера. Разумеется, такое явление по своему определению не могло бы происходить в масштабах классической физики, как минимум по причине яркого её противоречия, однако, сам этот эффект является доказанным многочисленными эмпирическими результатами, поскольку лежит в основе самых различных явлений атомной, молекулярной физики, физики атомного ядра и элементарных частиц, твёрдого тела и прочих.

Для большего понимания настоящего эффекта укажем, что пусть изначально задаётся определение кинетической энергии частицы согласно (1), откуда видно, что если выполняются условия действия квантового туннельного эффекта, то получается, что импульс такой частицы, удовлетворяющая поставленным условиям должен становиться мнимой величиной и казалось бы это никак не могло быть в реальности, но вместе с этим решение знаменитого уравнения Шрёдингера (2), где потенциальная энергия частицы является константой имеет решение (3), откуда выводиться значение для импульса как (4).

И хотя в данном случае импульс становиться мнимым, когда величина потенциального барьера начинает превышать полную энергию частицы, как это и было указано. Для понимания природы и причин настоящего явления можно прибегнуть к представлению отдельной модели с тремя потенциальными барьерами, для каждой из которых будут определены свои волновые уравнения, после чего будет выведено конечное выражение, либо можно воспользоваться более наглядным соотношением неопределённости Гейзенберга. Как можно видеть из первого соотношения для неточностей координат и импульса, при более точном определении координат частицы уменьшается точность её импульса, за счёт чего можно говорить о нахождении величины импульса частиц в любом подходящем множестве величин в это время, что и позволяет частице обладать комплексным значением импульса, что и становиться причиной туннельного эффекта. Однако, в таком случае будет иметь место определение величины определяющая вероятность прохождения частицы через этот барьер.

Так настоящий коэффициент прохождения определяется согласно первоначальной модели, согласно которой пусть имеются три потенциальных барьера, первая и третья из которых имеют нулевую высоту, а вторая достаточно высокую, чтобы превышать значение полной энергии частицы. В таком случае, во время приближения частицы к потенциальному барьеру, определение её координаты увеличивается, за счёт чего по соотношению неопределённости уменьшается определённой её импульса, после чего определённое количество её составных могут проходить через барьер, а определённая может быть отражена. Именно отношение этих двух компонентов дают некое определение тока вероятности, где в качестве числителя выступает ток вероятности падающей на барьер волны, а на роли знаменателя – ток вероятности проходящей через барьер части волны. Также обратным значением этой величине является ток отражения, откуда уместным является определение их суммы, равной единице.

Кроме этого, значение этих величин, согласно закономерностям квантовой механики можно определить через квазиклассическое приближение, где определяются соотношения, согласно (5).

В таком случае можно говорить о том, что, если имеется частица, с определённым значением энергии, меньшая чем значение потенциального барьера, также становиться возможным определить вероятность, с которой эта частица может пройти через этот потенциальный барьер. Так, для электрона с изменяющейся кинетической энергией, для прохождения потенциального барьера в 1 ГэВ, при увеличении её энергии до этого значения, функция вероятности изменяется согласно Графику 1.

В данном случае можно будет наглядно наблюдать за тем, как начинает изменяться вероятность прохождения и уже, когда величина становиться равной величине потенциального барьера, даже тогда нельзя уже говорить о полном прохождении (6).

И хотя, с одной стороны, разбор настоящего эффекта, может быть, в изначальном понимании сделан для описания более известных практических явлений, но как оказалось существуют новые методы, согласно которым можно посредством этой технологии передавать энергию/информацию практически на неограниченное расстояние. Дело в том, что сегодня возможно передавать частице огромное значение энергии вплоть до десятков ТэВ, что уже равняется величине потенциального барьера, состоящий из 1 000 атомов, стоящие на пути частицы, то есть она может пройти сквозь тысячу атомов не затратив энергию с вероятностью в 64%, при этом изначально придавая определённое направление в пространстве настоящей частице. А поскольку частица не меняет своей энергии после прохождения барьера, разве что могут быть затрачены ресурсы только в качестве преодоления вероятности, то можно говорить о передаче оставшейся величины энергии на огромное, космическое расстояние.

Так если энергия в 1 ТэВ становиться достаточной для преодоления тысячи атомов водорода, с диаметром в 10^—11 м, откуда можно говорить о том, что этой энергии будет достаточно для преодоления 10^—8 м. Казалось бы слишком малое расстояние и сама технология не слишком рентабельна, но стоит учесть как минимум то, что такой способ не требует использования проводников и для передачи, к примеру, энергии на МКС, расстояние до которой оценивается в максимальной точке – 430 км, стоит направить частицы с энергиями 4,3*10²⁵ эВ.

Значение, которое становиться почти нереальным с учётом современных устройств, но это определение подходит, если учитывать, что ток частиц будет измеряться в мА или мкА, что можно определить заряд, через (7).

Где, из имеющейся величины энергии можно вычислить скорость (8), но для достаточного решения, стоит изначально разложить полученный корень с преобразованием (9—10) в ряд Тейлора (11), откуда можно будет получить значение в процентном соотношении.

Таким образом, можно было определить приближение скорости света, которое можно принимать практически равным величине скорости света. И указывая, что в качестве диаметра пучка принимается 1 мкм, можно говорить о получаемой величине заряда и количестве частиц (12).

Следовательно, можно говорить о том, что можно направить энергию на расстояние в 430 км в размере 4,3*10¹⁹ Вт мгновенно, когда же эта же величина может направиться за 1,43 мкс на то же расстояние, при действии световым излучением с такой же мощностью. И если на такое, сравнительно близкое расстояние этот метод опять-таки кажется не рентабельным, то можно прибегнуть к случаю, когда расстояние составляет 1 световой год. Тогда стоит прибегнуть к иному определению.

Изначально, стоит указать, что плотность вещества в космосе составляет 3*10^—28 кг/м³, что в свою очередь в 2,9967*10²⁶ раз менее плотно, чем плотность оцениваемого водорода, равный 0,0899 кг/м³, откуда можно говорить, что при уже определённой энергии в 10²⁵ эВ частица может преодолеть в космосе во столько же раз большее расстояние или по аналогии 1,288567*10²⁹ км, что составляет 13 629 492 816 374,85 световых лет, что даже больше радиуса обозримой вселенной в 137 927,5 раз. Следовательно, для того, чтобы отправить энергию на расстояние в 1 световой год достаточно использовать энергию частицы, равную 733,7 ГэВ при имеющейся скорости в (13), можно определить величину заряда (14).

Таким образом, стало возможным говорить о создании нового метода передачи энергии на огромные расстояния практически мгновенно, не тратя на это несколько лет, при этом минимальное значение, разумеется, равняется величине заряда элементарного заряда, а следовательно, и тока (15), при минимальной энергии для 1 светового года в 733,7 ГэВ.

То есть, можно затрачивая в общем понимании, придавая частице всего лишь 2,762669*10^—35 Вт энергии, можно направить любое количество энергии мгновенно, начиная от этого значения до бесконечности на практические любое расстояние от планеты мгновенно, не затрачивая миллиарды лет на преодоление светом или иным излучением всех преград.

Использованная литература

1. Бондарев, Б. В. Курс общей физики. В 3-х т. Т. 2. Электромагнетизм. Оптика. Квантовая физика: Учебник для бакалавров / Б. В. Бондарев. – М.: Юрайт, 2013. – 441 c.

2. Бондарев, Б. В. Курс общей физики. В 3 кн. Кн. 2: Электромагнетизм, оптика, квантовая физика: Учебник / Б. В. Бондарев, Н. П. Калашников, Г. Г. Спирин. – Люберцы: Юрайт, 2015. – 441 c.

3. Бондарев, Б. В. Курс общей физики. Книга 2: Элетромагнетизм, оптика, квантовая физика: Учебник для бакалавров / Б. В. Бондарев, Н. П. Калашников, Г. Г. Спирин. – Люберцы: Юрайт, 2016. – 441 c.

4. Бондарев, Б. В. Курс общей физики. В 3 кн. Кн. 2. Электромагнетизм. Волновая оптика. Квантовая физика / Б. В. Бондарев. – М.: Высшая школа, 2005. – 438 c.

5. Бояркин, О. М. Физика частиц – 2013: От электрона до бозона Хиггса. Квантовая теория свободных полей / О. М. Бояркин, Г. Г. Бояркина. – М.: Ленанд, 2016. – 296 c.

6. Бояркин, О. М. Физика частиц – 2013: Квантовая электродинамика и Стандартная модель / О. М. Бояркин, Г. Г. Бояркина. – М.: КД Либроком, 2015. – 440 c.

7. Бояркин, О. М. Физика частиц – 2013: От электрона до бозона Хиггса. Квантовая теория свободных полей / О. М. Бояркин, Г. Г. Бояркина. – М.: Ленанд, 2018. – 296 c.

8. Бояркин, О. М. Физика частиц – 2013: Квантовая электродинамика и Стандартная модель / О. М. Бояркин, Г. Г. Бояркина. – М.: КД Либроком, 2016. – 440 c.

9. Воронов, В. К. Физика на переломе тысячелетий: Физика самоорганизующихся и упорядоченных систем. Новые объекты атомной и ядерной физики. Квантовая информация / В. К. Воронов, А. В. Подоплелов. – М.: КомКнига, 2014. – 512 c.

10. Гриббин, Дж. В поисках кота Шредингера. Квантовая физика и реальность / Дж. Гриббин. – М.: Рипол-классик, 2019. – 352 c.

11. Журавлев, А. И. Квантовая биофизика животных и человека: Учебное пособие / А. И. Журавлев. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2011. – 398 c.

12. Иродов, И. Е. Квантовая физика. Основные законы: Учебное пособие / И. Е. Иродов. – М.: Бином, 2014. – 256 c.

13. Иродов, И. Е. Квантовая физика. Основные законы: Учебное пособие / И. Е. Иродов. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2010. – 256 c.

14. Иродов, И. Е. Квантовая физика. Основные законы: Учебное пособие / И. Е. Иродов. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2004. – 272 c.

15. Иродов, И. Е. Квантовая физика. Основные законы / И. Е. Иродов. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2010. – 256 c.

16. Иродов, И. Е. Квантовая физика. Основные законы: Учебное пособие для вузов / И. Е. Иродов. – М.: Бином. ЛЗ, 2013. – 256 c.

17. Камалов, Т. Ф. Физика неинерциальных систем отсчета и квантовая механика / Т. Ф. Камалов. – М.: КД Либроком, 2017. – 116 c.

18. Карманов, М. В. Курс общей физики. Т.3. Квантовая оптика. Атомная физика. Физика твердого тела В 4-х тт Т: 3 / М. В. Карманов. – М.: КноРус, 2012. – 384 c.

19. Квасников, И. А. Термодинамика и статистическая физика. Т. 4. Квантовая статистика: Учебное пособие / И. А. Квасников. – М.: КомКнига, 2010. – 352 c.

20. Квасников, И. А. Термодинамика и статистическая физика: Т.4: Квантовая статистика / И. А. Квасников. – М.: Ленанд, 2017. – 352 c.

21. Квасников, И. А. Термодинамика и статистическая физика. Т. 4: Квантовая статистика / И. А. Квасников. – М.: КомКнига, 2014. – 352 c.

22. Квасников, И. А. Термодинамика и статистическая физика: Квантовая статистика / И. А. Квасников. – М.: КомКнига, 2010. – 352 c.

23. Кингсеп, А. С. Основы физики. Курс общ. физики в 2-х т. Том 2. Квантовая и статистическая физика: Учебник для вузов. / А. С. Кингсеп, Ю. М. Ципенюк. – М.: Физматлит, 2007. – 608 c.

24. Ландау, Л. Теоретическая физика В 10 тт. Т. 4. Квантовая электродинамика / Л. Ландау, Е. Лифшиц. – М.: Физматлит, 2006. – 720 c.

25. Ландау, Л. Д. Теоретическая физика: Учебное пособие для вузов в10т. Том 4 Квантовая электродинамика / Л. Д. Ландау, Е. М. Лифшиц. – М.: Физматлит, 2006. – 720 c.

26. Ландау, Л. Д. Теоретическая физика. В 10 т. Т. 3. Квантовая механика (нерелятивистская теория) / Л. Д. Ландау, Е. М. Лифшиц. – М.: Физматлит, 2016. – 800 c.

27. Ландау, Л. Д. Теоретическая физика в 10 томах. т.4. Квантовая электродинамика. / Л. Д. Ландау, Е. М. Лившиц. – М.: Физматлит, 2006. – 720 c.

28. Ландау, Л. Д. Теоретическая физика в 10 томах. т.3. Квантовая механика (нерелятивная теория) / Л. Д. Ландау, Е. М. Лившиц. – М.: Физматлит, 2016. – 800 c.

Асатулла Урманович Максудов

Старший научный сотрудник Физико-технического института АН РУз

Физико-технический институт Академии наук Республики Узбекистан [email protected]

Нурмамат Умаралиев

Кандидат технических наук, доцент кафедры «Электроники и приборостроения» факультета систем компьютерного проектирования Ферганского политехнического института

Ферганский политехнический институт, Фергана, Узбекистан

ORCID-0000-0001-9822-8115

[email protected]

Аннотация. В настоящее время прогноз землетрясений является одной из наиболее актуальных проблем. Сейсмические катастрофы, вызванные землетрясениями, не только наносят большой экономический ущерб, но и приводят к гибели многих людей.

Ключевые слова: предвестник, прогноз землетрясений, потоки нейтронов и заряженных частиц, измерения, мониторинг, информационно-измерительная система.

Annotation. Currently, earthquake forecasting is one of the most pressing problems. Seismic disasters caused by earthquakes not only cause great economic damage, but also lead to the death of many people.

Keywords: harbinger, earthquake forecast, neutron and charged particle fluxes, measurements, monitoring, information and measurement system.

Цель исследования

Изучения новых предвестников землетрясений для решения вопросов краткосрочного и среднесрочного прогнозирования праметров предстоящих землетрясений. Для достижения поставленной цели данной работе используется косвенный метод измерения контролируемых параметров, постоянное мониторинг исследуемых величин и статистические методы обработки данных, втом числе методы регрессионного анализа.

Предложены информационно-измерительная система для изучения корреляционной связи между землетрясениями и потоками нейтронов и заряженных частиц, исходящими из земной коры, а также метод калибровки этой информационно-измерительной системы.

Данной работе использован экпериментальный метод исследования. Предложена косвенная методика измерения параметров землетрясения, такие как магнитуда, координаты гипоцентра.

Приведены результаты предварительных экспериментов. Описаны информативные признаки, блогодаря наличие которых возможно предсказание параметров, предстоящих землетрясения. Определены минимального количество реализаций, необходимого для построения регрессионных моделей параметров землетрясений. Приведена также структурная схема частей информационно- измерительной системы, посредством которых проводились предварительные эксперименты. Описано методика калибровки всего информационно-измерительной системы.

Основные выводы. В ходе анализа результатов предварительных экспериментов, проведенных в разных времях в городах Ташкент и Фергане возникло предположение о наличие коррелляционной связи между параметрами землетрясения и потоков нейтронов и заряженной частиц, т.е. потоки нейтронов и заряженной частиц носит информативных признаков о предстоящих землетрясениях в ближающим будущем. Согласно этому предположению, можно их отнести к предвестникам землетрясений.

Предложена информационно-измерительная система, которая позволить глубокое изучение взаимосвязь между параметров предстоящего землетрясеня и потоков нейтронов и заряженных частиц путем непрерывного мониторинга их и последующей статистической обработки накопленных данных.

Определены условия прогноза всех параметров предстоящего землетрясеня, такие как гипоцентр, магнитуда и время предстоящих землетрясений.

Введение

В настоящее время прогноз землетрясений является одной из наиболее актуальных проблем. Сейсмические катастрофы, вызванные землетрясениями, не только наносят большой экономический ущерб, но и приводят к гибели многих людей.

Основная трудность прогнозирования землетрясений заключается в том, что не разработана модель землетрясения. На практике не существует надежного метода и устройства, которые могли бы предсказать его местоположение, время, энергию или интенсивность, которые могли бы удовлетворить практические требования как по точности, так и по скорости. Однако эти требования делятся не только по уровню знаний о землетрясениях, но и на прогнозы для конкретных целей, долгосрочные прогнозы или краткосрочные прогнозы в зависимости от разных типов практических целей. На данный момент актуален краткосрочный прогноз. Это основа для четкого предупреждения о надвигающейся катастрофе и принятия срочных мер по уменьшению ущерба от землетрясения. В данной статье представлена информация об устройстве и информационной системе, предназначенной для измерения параметров физического процесса, которые могут служить для краткосрочного прогнозирования.

В патенте Узбекистана на полезную модель [1] предложено измерительное устройство для краткосрочного прогнозирования. В этом устройстве поступающие из-под земли заряженные частицы и потоки нейтронов воздействуя на сцинциляционных детекторов, порождают оптические импулсы, которые преобразуется в электрические импульсы с помощью фотоэлектронных умножителей, прикрепленных сцинтилляционным детекторам (рис. 1). Таким образом это устройство позволяет измерять поток нейтронов и заряженных частиц, поступающих из-под земли. Не смотря на ничтожность величины потоков, характер изменения вероятно носить информацию о главном первопричиние их возникновения. Непрерывный мониторинг величин потоков позволить проведение корреляционного анализа между ними и между параметрами землетрясений. На основе корреляционного анализа могут быть созданы точные методы прогнозирования приближающего землетрясения.

Рис.1. Устройство для измерения потоков нейтронов и заряженных чатиц:

а-аксонометрический вид; b-вид спереди в разрезе; уголь α=45^0;

1— центральные сцинтилляционные детекторы; 2-ФЭУ-84;

3-детекторы направления, 4-ФЭУ-125; 5-углеродные поглотители;

6-нейтронные счетчики.

Для такого корреляционного анализа необходимы результаты весьма масштабных измерительных работ. То есть необходимо постоянно контролировать значения потоков, получаемых устройством, и записывать их в соответствующую информационную базу. Кроме того, для исследования зависимости этих токов от расстояния необходимо не менее трех устройств и размещать их в виде треугольников на расстоянии не менее 200 км друг от друга в сейсмически активных зонах.

Параметры землетрясения – магнитуда, время, координаты гипоцентра, заряженные частицы и потоки нейтронов от предлагаемых для прогноза устройств должны быть одновременно зафиксированы в одной информационной базе в хронологическом порядке.

Кроме того, параметры всех землетрясений происходивщие вовремя мониторингга нейтронных потоков и заряженных частиц такие как – время, магнитуда и координаты гипоцентра – должны быть включены в информационную базу в хронологическом порядке.

Для построения адекватных регрессионных модели прогноза параметров предстоящего землетрясения количество экспериментов должен быт неменее количество соответствующих датчиков комплекса. Например, для построения регрессионных модели прогноза параметров гипоцентра, исходя из количество датчиков направления, количество экспериментов должно быть неменее 24, а для прогноза магнитуды количество экспериментов должно быть не менее 3.

Этот процесс является режимом «обучения» предлагаемой измерительно-информационной системы. Собрав достаточное количество статистических данных в этом режиме, можно будет построить математическую модель, прогнозирующую параметры предстоящего землетрясения, используя регрессионный анализ результатов измерений. Предлагаемая измерительно-информационная система тогда станет комплексом, прогнозирующим параметров возможного землетрясения. Как и любая SMART-система, эта система всегда работает в режиме «прогноз-коррекция», при этом точность прогнозирования параметров землетрясений повышается.

Предлагаемая измерительно-информационная система построена на основе современных средств передачи информации и информационно-коммуникационных технологий. Ниже представлена структурная схема одного канала измерительного устройства измерительно-информационной системы:

Рис 2. Структурная схема передачи информации от измерительного устройства

Здесь:

• Device to be monitored – измерительное устройство, показанное на рисунке1.

• UART- universal asynchronous receiver/transmitter – универсальный асинхронный приемо – передатчик;

• Microcontroller – микроконтроллер с аналого-цифровым преобразователем;

• SPI – последовательный интерфейс передачи информации;

• EtherSield – модуль Ethernet;

• Hardware – набор программируемых измерительных устройств.

Рис. 3. Структурная схема системы

Здесь:

• Аппаратное обеспечение – технические средства системы, установленные в городах Фергана, Ташкент, Самарканд;

• Веб-сервер – это сервер приложений, который собирает и обрабатывает информацию.

В целях реализации предложенной информационно-измерительной системы в городах Фергана, Ташкент и Самарканд установлены три «Програмно – аппаратный измерительный комплекс». Результаты измерений, полученные с этих комплексов, вносятся в информационную базу через приложения веб-сервера на сайте pribori.uz. На рисунке 3 показана структурная схема системы.

Рис.– 4. Интерфейс для визуализации данных системы

На рисунке 4 ниже показан интерфейс визуализации данных системы.

Выводы

В ходе анализа результатов предварительных экспериментов, проведенных в разных времях в городах Ташкент и Фергане возникло предположение о наличие коррелляционной связи между параметрами землетрясения и потоков нейтронов и заряженной частиц, т.е. потоки нейтронов и заряженной частиц носит информативных признаков о предстоящих землетрясениях в ближающим будущем. Согласно этому предположению, можно их отнести к предвестникам землетрясений.

Предложеная информационно-измерительная система позволить глубокое изучение взаимосвязь между параметров предстоящего землетрясения и потоков нейтронов и заряженных частиц.

Определены условия прогноза всех параметров предстоящего землетрясеня, такие как гипоцентр, магнитуда и время предстоящих землетрясений.

Литература

1. A. U. Maksudov, M. A. Zufarov, «Predvaritelnye dannye registratsii predvestnikov zemletryaseniya modernizirovannoi ustanovkoi», Comp. nanotechnol., 2017, no. 3, 33—35

2. Регрессионные модели для прогнозирования землетрясений. Рахимов Р. Х., Умаралиев Н., Джалилов М. Л., Максудов А. У. Computational nanotechnology 2018, no. 2, 40—42

3. Махсудов А. У., Умаралиев Н., Джалилов М. Л., Жўраев Н. М. //Оценка результатов измеряемых детектором параметров предвестника землетрясения// Республиканская научно техническая конференция «Муқобил энергия турлари ва улардан фойдаланиш истиқболлари» ФерГУ (12 май) Фергана 2017г.

4. Asatulla U. Maksudov & Mars A. Zufarov, Measurement of neutron and charged particle fluxes toward earthquake prediction//Earthquake Science, ISSN 1674—4519, Earthq Sci, DOI 10.1007/s11589-017-0198-z;

5. Б.С.Юлдашев, Р.А.Муминов, А.У.Максудов, Умаралиев Н. и др. Новый ядерно-физический метод регистрации предвестников землетрясения. ДАН РУз, 2018, №1, с. 4—6.

6. Maksudov A. U., (2017), Creation of global networks for registration of earthquake precursors. Сomputational nanotechnology. 1: 33—35;

7. Maksudov A. U., (2016), Monitoring of seismic precursors for earthquake prediction. Сomputational nanotechnology. 1: 52—61;

8. Kurskeev A. K., (2011), Earthquake and seismic safety. Almaty, Kazakhstan, «EVRO», p. 504.

9. Yuldashbaev T. S., Maksudov A. U., (2010) Development of a method for registering earthquake precursors from observations of temporal variations in the flux of cosmic rays and neutrons. Reports of the Academy of Sciences of the Republic of Uzbekistan. V. 14, No. 3, pp. 144- 148.

10. Yuldashbaev T.S., Maksudov A.U., Preliminary results of the study of temporal variations of cosmic rays in a new experimental setup. Reports of the Academy of Sciences of the Republic of Uzbekistan, 2012, v.14, No. 3, pp. 14—16.