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编程问答

数学狂想曲(八)——核弹当量问题, Lanchester战争模型, 随机过程

發布時間:2023/12/20 编程问答 118 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 数学狂想曲(八)——核弹当量问题, Lanchester战争模型, 随机过程 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

核彈當量問題

核彈爆炸由于是個復雜的過程,因此就有了爆炸火球半徑、輻射半徑、沖擊波半徑以及熱輻射半徑等不同的威力評價標準。

具體的介紹可參見:

https://www.zhihu.com/question/20134458

一顆核彈的破壞性有多大?

這里給出幾組數據:

名稱當量火球半徑沖擊波半徑
1945年胖子20kt200m1.91km
1966年B61340kt630m4.91km
1986年W87300kt600m4.71km

“另外再幫你算算哦,把B61的34萬和胖子的2萬都開根號,兩者比值是4.11,然而,胖子的火球半徑200米乘4.1貌似是820米,怎么B61才630米呢?5psi的沖擊波半徑1.91千米乘4.1貌似是7.83千米哦,怎么B61才4.91呢?不是說好了技術進步威力更大的嗎”

上面是貼吧某博主用以佐證自己觀點的論據。然而,這顯然錯誤的。

沖擊波是空氣被壓縮導致的。而空氣可以看做麥克思韋子,它的壓力是由單位體積內的粒子能量決定的。因此,如果當量E可以產生R半徑的空氣壓縮球的話,要產生2R的壓縮球,勢必需要將E提升8倍才行。

而火球半徑就要麻煩一些了。

一方面,輻射的光子是玻色子,它不占空間,能量可疊加,且不改變傳播方向。從點光源的波動模型可以知道,波前能量如果沒有衰減的話,R球面的能量和2R球面的能量相等,但2R球面的面積是前者的4倍,因此如果要維持能量密度的話,E提升4倍即可。

另一方面,輻射源需要維持一定的溫度才能釋放可見光,而溫度也就是粒子平均動能,正如上面沖擊波半徑的推導,E和R的立方成正比。

所以,火球半徑中E和R的關系,顯然在2和3之間。實際上,它的理論值就是2.5,其推導過程如下:

http://www.applet-magic.com/fireball.htm

The Expansion of the Fireball of an Explosion

實測值2.46和理論值符合的非常好。

這里的推導和熱力學統計其實沒多大關系,算是本人學習玻爾茲曼分布的副產品吧。

Lanchester戰爭模型

第一次世界大戰期間,英國工程師Lanchester針對戰爭問題建模,以預測戰爭的結果。

Frederick William Lanchester,1868~1946,被譽為英國三大最杰出的汽車工程師之一。英國皇家學會會員。

該模型包含了兩個子模型:

Lanchester’s linear law:假設雙方的裝備能力相當,則單位時間內的損失,和戰線的長度成正比,且雙方損失的數量相等。這個模型主要適用于遠程兵器威力有限的古代戰爭,古代戰爭以短兵相接的肉搏戰為主。而肉搏戰的特點就是一對一

Lanchester’s square law:現代戰爭越來越立體化,因此是個多對多的模型。

首先,我們假設A軍在戰斗開始后的t時刻有x(t)x(t)x(t)人,B軍在戰斗開始后的t時刻有y(t)y(t)y(t)人,且每支軍隊的減員均由敵方攻擊造成,減員速率與敵方人數成正比。忽略增員部隊與非戰斗減員,我們可以根據雙方的減員速率列出如下的微分方程組:

(1)dxdt=?by\frac{\mathrmozvdkddzhkzdx}{\mathrmozvdkddzhkzdt}=-by\tag{1}dtdx?=?by(1)

(2)dydt=?cx\frac{\mathrmozvdkddzhkzdy}{\mathrmozvdkddzhkzdt}=-cx\tag{2}dtdy?=?cx(2)

在上述微分方程組中,b與c分別代表B軍與A軍的單兵作戰效率,即每個戰士在單位時間內干掉的敵軍數量。我們可以用這個量來代表士兵的“質量”或“效率”,顯然這個量與軍隊的武器水平,指揮員的指揮水平與戰士的單兵素質有關。

用公式2除以公式1,得:

dydtdxdt=?cx?by\cfrac{\cfrac{\mathrmozvdkddzhkzdy}{\mathrmozvdkddzhkzdt}}{\cfrac{\mathrmozvdkddzhkzdx}{\mathrmozvdkddzhkzdt}}=\frac{-cx}{-by}dtdx?dtdy??=?by?cx?

dydx=cxby\frac{\mathrmozvdkddzhkzdy}{\mathrmozvdkddzhkzdx}=\frac{cx}{by}dxdy?=bycx?

bydy=cxdxby\mathrmozvdkddzhkzdy=cx\mathrmozvdkddzhkzdxbydy=cxdx

兩邊同時求t的定積分:

∫t0tby(t)dy(t)=∫t0tcx(t)dx(t)\int_{t_0}^t by(t)\mathrmozvdkddzhkzdy(t)=\int_{t_0}^t cx(t)\mathrmozvdkddzhkzdx(t)t0?t?by(t)dy(t)=t0?t?cx(t)dx(t)

b∫y0yydy=c∫x0xxdxb\int_{y_0}^y y\mathrmozvdkddzhkzdy=c\int_{x_0}^x x\mathrmozvdkddzhkzdxby0?y?ydy=cx0?x?xdx

by2?by02=cx2?cx02by^2-by_0^2=cx^2-cx_0^2by2?by02?=cx2?cx02?

by2?cx2=by02?cx02=Kby^2-cx^2=by_0^2-cx_0^2=Kby2?cx2=by02??cx02?=K

我們可以由b,c,與雙方初始人數y0,x0y_0,x_0y0?x0?計算出K值。顯然:

當K=0時,A、B平手。

當K>0時,B勝。

當K<0時,A勝。

Lanchester模型是一個連續模型,但實際戰斗,尤其是海戰,一般是離散模型,這時就要用到Salvo combat model了。

比如中途島戰役,美國在擊沉日本3艘航母之后,遭到日本飛龍號的反擊,損失了約克城號,直到第二波攻擊,才最終將飛龍號擊沉。

參考:

https://mp.weixin.qq.com/s/npprTz_GRgdv3BK7ff2grg

Lanchester戰爭模型:用可分離變量的微分方程占卜戰事

隨機過程

隨機變量序列的收斂性

弱收斂:Fn(x)→WF(x)F_n(x)\xrightarrow{W}F(x)Fn?(x)W?F(x)

依分布收斂:Xn→LXX_n\xrightarrow{L}XXn?L?X

依概率收斂:Xn→PXX_n\xrightarrow{P}XXn?P?X

r階收斂:Xn→rXX_n\xrightarrow{r}XXn?r?X

幾乎處處收斂(almost everywhere convergent):Xn→a.e.XX_n\xrightarrow{a.e.}XXn?a.e.?X or Xn→a.s.XX_n\xrightarrow{a.s.}XXn?a.s.?X

一致收斂(uniform convergence):Xn→u.c.XX_n\xrightarrow{u.c.}XXn?u.c.?X

以上概念實際上都是測度論的內容。具體到這里,弱收斂針對分布函數F,而其他收斂針對隨機變量X。

收斂嚴格性:

Xn→PX?Xn→LXX_n\xrightarrow{P}X \supseteq X_n\xrightarrow{L}XXn?P?X?Xn?L?X

Xn→rX?Xn→PXX_n\xrightarrow{r}X \supseteq X_n\xrightarrow{P}XXn?r?X?Xn?P?X

Xn→a.s.X?Xn→PXX_n\xrightarrow{a.s.}X \supseteq X_n\xrightarrow{P}XXn?a.s.?X?Xn?P?X

大數定律:

依概率收斂->弱大數定律

幾乎處處收斂->強大數定律

隨機過程常用公式或符號

名稱公式或符號
期望EX=∫?∞+∞xdF(x)EX=\int_{-\infty}^{+\infty}x\mathrmozvdkddzhkzdF(x)EX=?+?xdF(x),若存在密度函數則EX=∫?∞+∞xf(x)dxEX=\int_{-\infty}^{+\infty}xf(x)\mathrmozvdkddzhkzdxEX=?+?xf(x)dx
方差DX=Var(X)=E(X?EX)2DX=Var(X)=E(X-EX)^2DX=Var(X)=E(X?EX)2
協方差Cov(X,Y)=E{[X?E(X)] ̄[Y?E(Y)]}Cov(X,Y)=E\{\overline{[X-E(X)]}[Y-E(Y)]\}Cov(X,Y)=E{[X?E(X)]?[Y?E(Y)]}
相關系數ρXY=Cov(X,Y)D(X)D(Y)\rho_{XY}=\frac{Cov(X,Y)}{\sqrt{D(X)}\sqrt{D(Y)}}ρXY?=D(X)?D(Y)?Cov(X,Y)?
協方差矩陣[Cov(X1,X1)Cov(X1,X2)?Cov(X1,Xn)Cov(X2,X1)Cov(X2,X2)?Cov(X2,Xn)???Cov(Xn,X1)Cov(Xn,X2)?Cov(Xn,Xn)]\left[\begin{array}{ccc} Cov(X_1,X_1)&amp;Cov(X_1,X_2)&amp;\cdots&amp;Cov(X_1,X_n)\\Cov(X_2,X_1)&amp;Cov(X_2,X_2)&amp;\cdots&amp;Cov(X_2,X_n)\\ \vdots&amp;\vdots&amp;&amp;\vdots \\Cov(X_n,X_1)&amp;Cov(X_n,X_2)&amp;\cdots&amp;Cov(X_n,X_n)\end{array}\right]??????Cov(X1?,X1?)Cov(X2?,X1?)?Cov(Xn?,X1?)?Cov(X1?,X2?)Cov(X2?,X2?)?Cov(Xn?,X2?)?????Cov(X1?,Xn?)Cov(X2?,Xn?)?Cov(Xn?,Xn?)???????
相關函數R(X,Y)=E[X ̄Y]R(X,Y)=E[\overline{X}Y]R(X,Y)=E[XY]
均方極限l.i.mn→+∞X{l.i.m}_{n \to +\infty}Xl.i.mn+?X

https://mp.weixin.qq.com/s/46NrpIako2lJ2ZitAQs8Sw

劃重點!通俗解釋協方差與相關系數

http://pinkyjie.com/2010/08/31/covariance/

淺談協方差矩陣

平穩過程

嚴平穩過程:有限維分布。

寬平穩過程:二階矩。

不要被名字迷惑了,由于兩者關注的東西不同,一般情況下,嚴平穩過程不一定是寬平穩過程,寬平穩過程也不一定是嚴平穩過程。

只有以下特例:

1.對于二階矩過程,嚴平穩過程一定是寬平穩過程。

2.對于正態過程,嚴平穩過程和寬平穩過程是等價的。

大數定律與中心極限定理

大數定律

切比雪夫大數定律:用統計方法來估計期望的理論依據。

E(X)≈1n∑k=1nxkE(X)\approx \frac{1}{n}\sum_{k=1}^{n}x_kE(X)n1?k=1n?xk?

貝努利大數定律:事件A發生的頻率nAn\frac{n_A}{n}nnA??依概率收斂于事件A的概率p。當n很大時,事件發生的頻率與概率有較大偏差的可能性很小:p≈nAnp\approx \frac{n_A}{n}pnnA??

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数学狂想曲(八)——核弹当量问题, Lanchester战争模型, 随机过程的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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