Построение математической модели для решения практических задач на смешивание веществ | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 30 ноября, печатный экземпляр отправим 4 декабря.

Опубликовать статью в журнале

Библиографическое описание:

Газизова, Н. Н. Построение математической модели для решения практических задач на смешивание веществ / Н. Н. Газизова, О. В. Зиннурова, Д. А. Фаттахов. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2022. — № 16 (411). — С. 1-4. — URL: https://moluch.ru/archive/411/90503/ (дата обращения: 16.11.2024).



Изучение и использование алгоритма Л. Ф. Магницкого. При построении математической модели алгоритма Л. Ф. Магницкого возможно быстрое решение практических задач на смешивание веществ.

Ключевые слова: алгоритм, арифметика Магницкого, смеси, модель.

Studying and using L. F. Magnitsky's algorithm. By constructing a mathematical model of L. F. Magnitsky's algorithm it is possible to quickly solve practical problems on mixing substances.

Keywords: algorithm, Magnitsky's arithmetic, mixtures, model.

При решении практических задач из разных предметных областей появляется возможность не только лучше понять учебный материал других дисциплин, а также развить мышление и провести исследование в соответствии с поставленной целью. При этом первостепенное значение должно отводиться моделированию, так как модели могут имитировать существенные черты объектов-оригиналов и достаточно точно воспроизводить их поведение.

Создание математических моделей реальных процессов и явлений, а затем проведение эксперимента на математических моделях — одно из перспективнейших направлений использования прикладного математического аппарата при проведении исследовательской деятельности.

Технология математического моделирования лучше всего осваивается на задачах из разных предметных областей: математики, физики, химии, биологии, экономики и др. Предлагаем вашему вниманию задачу из области химии.

Как следует смешивать различные вещества, чтобы получать смеси определенной пробы, концентрации или цены?

С подобным вопросом люди сталкивались не только в старину — и в современном мире человеку зачастую приходится искать ответы на поставленный вопрос. Попытаемся ответить на него с помощью старинного алгоритма Л. Ф. Магницкого, работая по следующему плану:

1) изучить старинный алгоритм на смешивание веществ, предложенный Л. Ф. Магницким;

2) изобразить алгоритм в виде схемы;

3) решить задачи на смешивание двух веществ с помощью алгоритма Л. Ф. Магницкого;

4) провести анализ полученных результатов, найти практически значимые способы применения полученной «полезной модели».

Рассмотрим следующую задачу:

Пусть имеется серебро двух разных проб: одно — 11-й, а другое — 14-й пробы. Сколько какого серебра надо взять, чтобы получить 1 фунт серебра 12-й пробы?

Примечание. В России существовала золотниковая система обозначения пробы на основе русского фунта, содержащего 96 золотников. Проба выражалась весовым количеством благородного металла в 96 единицах сплава. Например, фраза «серебро 11-й пробы» означает, что в 96 единицах некоторого сплава содержится 11 частей серебра. В настоящее время проба означает число частей благородного металла в 1000 частях — по массе — сплава.

Решим данную задачу по алгоритму Л. Ф. Магницкого, предложенному им в его знаменитой книге «Арифметика» (1703 г) [1].

Алгоритм.

Для того, чтобы алгоритм Л. Ф. Магницкого был более понятен на современном языке, изобразим его в виде схемы:

1. Запишите друг под другом две исходные пробы имеющегося вещества (11; 14).

2. Слева от них и примерно посредине запишите пробу смеси (12).

3. Соедините написанные числа черточками. Получится такая схема (рис. 1):

Исходная математическая схема смесей

Рис. 1. Исходная математическая схема смесей

4.Меньшую пробу (11) вычтите из пробы смеси (12); полученный результат (1) запишите справа от большей пробы.

5. Из большей пробы (14) вычтите пробу смеси (12); результат (2) запишите справа от меньшей пробы. Схема примет следующий вид (рис. 2):

Результирующая математическая схема смесей

Рис. 2. Результирующая математическая схема смесей

Ответ. Таким образом исходя из алгоритма Л. Ф. Магницкого получаем: для получения 1 фунта серебра 12-й пробы нужно взять 2 части (0,67 фунта) серебра 11-й пробы и 1 часть (0,33 фунта) серебра 14-й пробы.

Построение математической модели на смешивание двух любых веществ

Обычно сначала строят математическую модель, а затем алгоритм. В данном случае алгоритм нам известен. По заданному алгоритму построим математическую модель. Однако прежде определим, что «дано» и что необходимо «найти» в нашей задаче [2] [3].

Дано: а— проба (или концентрация, или цена) 1-го вещества;

b — проба (или концентрация, или цена) 2-го вещества;

c — проба (или концентрация, или цена) смеси;

Ko l— вес (или объем) смеси в г (л, мл или фунтах и т. д.);

Sm — единицы измерения смеси (фунт, мл, л, г, кг и т. д.).

Найти:

rа — количество частей 1-го вещества для смешивания;

rb — количество частей 2-го вещества для смешивания;

rr — вес (или объем) 1-го вещества в смеси.

Связь:

rr =kol · ra/(ra + rb);

kol — rr — объем 2-го вещества в смеси.

При построении математической модели на смешивание двух любых веществ по алгоритму Л. Ф. Магницкого рассмотрим три случая:

а) при а < с

Изображение выглядит как антенна

Автоматически созданное описание

б) при а > с > b:

Изображение выглядит как антенна

Автоматически созданное описание

в) при а, b, с < 0 или (с > а и с > b): нет решений.

Два первых варианта а), б) имеют решение; изобразили его двумя схемами (при а < с с > b) и там же записали формулы для вычислений rа, rb. Для варианта в) нет решений (при а, b, с < 0 или (с > а и с > b)).

Представим решение данной задачи математическим методом:

Пусть х частей первого сплава нужно взять, а (1-x) частей — второго сплава. Тогда получим уравнение 11х+14(1-x) =12. Решим его:

11x+14–14x=12

—3x=-2

х= — получено в частях количество первого сплава, тогда второго будет

1- =

Отсюда следует, что первого сплава потребуется 2 части, а второго — 1 часть. Нетрудно подсчитать массы сплавов по их частям: 0,67 фунта первого сплава и 0,33 фунта второго.

Данный алгоритм обладает свойством массовости, то есть применим для определенного типа задач [4] [5] [6].

Проверим справедливость расчетов с помощью алгоритма при решении другой задачи:

На фабрике два сорта чая — по 40 и 60 рублей за кг. По сколько килограммов чая каждого сорта надо взять для получения 400 кг смеси по 55 руб. за 1 кг?

Решим эту задачу двумя способами: формально выполним расчеты с помощью алгоритма Магницкого (рис. 3).

Математическая модель алгоритма Магницкого для решения задачи

Рис. 3. Математическая модель алгоритма Магницкого для решения задачи

Получили следующий результат: первого сорта чая потребуется 5 частей или по массе это 100 кг, а второго сорта — 15 частей, то есть по массе 300 кг.

Решим задачу математически:

Пусть х кг чая первого сорта надо взять, тогда (400-х) кг — чая второго сорта. 40х руб. — стоимость взятого чая первого сорта, 60(400-х) руб. — стоимость чая второго сорта. Смесь стоит 55*400 рублей. Получаем уравнение: 40х+60(400-х) =55*400. Решив его, получим х=100 — т. е. столько килограммов чая первого сорта взяли, 400–100=300 кг чая второго сорта взяли.

Полученная в работе «полезная модель» может иметь большое практическое значение, позволит получать смеси определенной пробы, концентрации или цены. Дальнейшее её развитие и целесообразность использования при проведении химических опытов, при составлении смесей разной природы с различным содержанием входящих компонентов и т. п. наглядно представит простоту, удобство и широту применения алгоритма Л. Ф. Магницкого [4] [5] [6].

Литература:

  1. Магницкий, Леонтий Филиппович Арифметика [Электронный ресурс] // Математическая библиотека. URL: http://math.ru/lib/176 (дата обращения 15.04.2022).
  2. Математические этюды [Электронный ресурс] // URL: http://www.etudes.ru/ (дата обращения 10.04.2022).
  3. Олесник, С. Н. Старинные занимательные задачи: / С. Н. Олесник, Ю. В. Нестеренко, М. К. Потапов. — М.: 1985. — 224 с, ил.
  4. Макарова, Н. В. Системно-информационная концепция курса школьной информатики / Н. В. Макарова // Информатика и образование. — 2002 — № 8 — с. 17–19.
  5. Сандалова, С. Я. Линейные, разветвляющиеся и циклические алгоритмы: / С. Я. Сандалова. — Хабаровск: ЛИТ, 2003. — 278 с.
  6. Газизова Н. Н., Зиннурова О. В., Фаттахов Д. А. Построение математической модели смешения веществ // Современные решения научных и производственных проблем в химии и нефтехимии. — 2021, — c.341–351.
Основные термины (генерируются автоматически): математическая модель, алгоритм, задача, проба, проба смеси, смесь, благородный металл, большая проба, вид схемы, старинный алгоритм.


Ключевые слова

модель, алгоритм, арифметика Магницкого, смеси

Похожие статьи

Сравнительный анализ численного решения задач оптимального управления

Данная работа посвящена анализу численных методов решения задач оптимального управления: метода последовательных приближений и метода вариации. Работа данных алгоритмов была апробирована на конкретном тестовом примере с известным аналитическим решени...

Математическое моделирование задачи синтеза интегрированной системы безопасности с применением экспертных оценок

В работе рассматривается формализация проблемы синтеза интегрированной системы безопасности в виде задачи целочисленного программирования с использованием метода экспертных оценок для определения вычислительных параметров.

Математическое моделирование землетрясений Кыргызстана и алгоритм определения обратной задачи

Целью настоящей работы является построение математической модели землетрясений, и разработать численный метод решения обратной задачи, построить алгоритм решения поставленной задачи.

Программная реализация метода оценки погрешностей результатов картирования в рамках сплайн-аппроксимационного подхода

В настоящей работе рассматриваются ключевые особенности и достоинства сплайн-аппроксимационного подхода к построению карт, описывается способ оценки влияния погрешностей в исходных данных на результаты картопостроения. Приводятся результаты вычислите...

Сравнение точности методов численного интегрирования на примере элементарных функций

В статье авторы проводят вычислительный эксперимент, посредством которого производится сравнение возможностей различных методов численного интегрирования на примере элементарной функции.

Расчетное исследование влияния типа конечных элементов на коэффициент запаса топологически оптимизированной конструкции

Данная статья посвящена методу топологической оптимизации, который позволяет увеличить удельную прочность конструкции путем изменения её геометрии. В работе приведены теоретические основы топологической оптимизации, а также области применения этого м...

Применение генетического алгоритма оптимизации при компенсации реактивной мощности

В статье рассмотрены применения эволюционных алгоритмов оптимизации при размещении компенсирующих устройств в электроэнергетических системах, а также приведен сравнительный анализ классических методов и эволюционных алгоритмов.

Результаты сравнения решений теплотехнических задач аналитическим методом и методом конечных элементов

В статье приводятся результаты расчётных исследований теплопроводности стенки аналитическим методом и методом конечных элементов в программе ANSYS. Также проанализированы сравнение расчётных методов теплопроводности.

Табличный метод решения задач на вычисление массовой доли растворенного вещества

В статье рассматриваются табличные методы решения задач на вычисление массовой доли растворённого вещества.

Численные методы решения систем линейных алгебраических уравнений. Метод Гаусса

В статье рассматривается алгоритм метода Гаусса для решения систем линейных алгебраических уравнений. Выбран язык Maple, как наиболее оптимальный для реализации алгоритма. В статье содержится листинг программного кода.

Похожие статьи

Сравнительный анализ численного решения задач оптимального управления

Данная работа посвящена анализу численных методов решения задач оптимального управления: метода последовательных приближений и метода вариации. Работа данных алгоритмов была апробирована на конкретном тестовом примере с известным аналитическим решени...

Математическое моделирование задачи синтеза интегрированной системы безопасности с применением экспертных оценок

В работе рассматривается формализация проблемы синтеза интегрированной системы безопасности в виде задачи целочисленного программирования с использованием метода экспертных оценок для определения вычислительных параметров.

Математическое моделирование землетрясений Кыргызстана и алгоритм определения обратной задачи

Целью настоящей работы является построение математической модели землетрясений, и разработать численный метод решения обратной задачи, построить алгоритм решения поставленной задачи.

Программная реализация метода оценки погрешностей результатов картирования в рамках сплайн-аппроксимационного подхода

В настоящей работе рассматриваются ключевые особенности и достоинства сплайн-аппроксимационного подхода к построению карт, описывается способ оценки влияния погрешностей в исходных данных на результаты картопостроения. Приводятся результаты вычислите...

Сравнение точности методов численного интегрирования на примере элементарных функций

В статье авторы проводят вычислительный эксперимент, посредством которого производится сравнение возможностей различных методов численного интегрирования на примере элементарной функции.

Расчетное исследование влияния типа конечных элементов на коэффициент запаса топологически оптимизированной конструкции

Данная статья посвящена методу топологической оптимизации, который позволяет увеличить удельную прочность конструкции путем изменения её геометрии. В работе приведены теоретические основы топологической оптимизации, а также области применения этого м...

Применение генетического алгоритма оптимизации при компенсации реактивной мощности

В статье рассмотрены применения эволюционных алгоритмов оптимизации при размещении компенсирующих устройств в электроэнергетических системах, а также приведен сравнительный анализ классических методов и эволюционных алгоритмов.

Результаты сравнения решений теплотехнических задач аналитическим методом и методом конечных элементов

В статье приводятся результаты расчётных исследований теплопроводности стенки аналитическим методом и методом конечных элементов в программе ANSYS. Также проанализированы сравнение расчётных методов теплопроводности.

Табличный метод решения задач на вычисление массовой доли растворенного вещества

В статье рассматриваются табличные методы решения задач на вычисление массовой доли растворённого вещества.

Численные методы решения систем линейных алгебраических уравнений. Метод Гаусса

В статье рассматривается алгоритм метода Гаусса для решения систем линейных алгебраических уравнений. Выбран язык Maple, как наиболее оптимальный для реализации алгоритма. В статье содержится листинг программного кода.

Задать вопрос