Physics.Math.Code

Ir al canal en Telegram

VK: vk.com/physics_math Чат инженеров: @math_code Учебные фильмы: @maths_lib Репетитор IT mentor: @mentor_it YouTube: youtube.com/c/PhysicsMathCode Обратная связь: @physicist_i

Red:Physics.Math.Code Rusia3 304 Educación774...

📈 Análisis del canal de Telegram Physics.Math.Code

El canal Physics.Math.Code (@physics_lib) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 146 550 suscriptores, ocupando la posición 774 en la categoría Educación y el puesto 3 304 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 146 550 suscriptores.

Según los últimos datos del 15 septiembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 691, y en las últimas 24 horas de 40, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 10.46%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.29% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 15 336 visualizaciones. En el primer día suele acumular 7 752 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 60.
Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como физика, physics, программирование, двигатель, физик.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“VK: vk.com/physics_math Чат инженеров: @math_code Учебные фильмы: @maths_lib Репетитор IT mentor: @mentor_it YouTube: youtube.com/c/PhysicsMathCode Обратная связь: @physicist_i”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 16 septiembre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Educación.

146 550

Suscriptores

+4024 horas

+1087 días

+69130 días

15 336

Visitas de la publicación

~ 7 75224 horas

~ 9 39248 horas

10.46%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

146 565

☕️ Поведение воды в вакуумной камере — это классическая демонстрация того, как внешнее давление определяет температуру кипения, а испарение, в свою очередь, управляет температурой самой жидкости. В видео с тремя стаканами (15 °C, 20 °C, 25 °C) этот эффект проявляется особенно наглядно. В обычных условиях вода закипает при 100 °C, потому что при этой температуре давление её насыщенного пара становится равным атмосферному (≈101,3 кПа). Кипение — это не только нагревание, а процесс, при котором пузырьки пара внутри жидкости способны преодолеть внешнее давление и выйти наружу. Давление насыщенного пара — это ключевая характеристика, которая зависит от температуры. Для трёх наших стаканов оно составляет: ▪️ 15 °C — 1,71 кПа (≈12,8 мм рт. ст.) ▪️ 20 °C — 2,34 кПа (≈17,5 мм рт. ст.) ▪️ 25 °C — 3,17 кПа (≈23,8 мм рт. ст.) 1. Насос начинает удалять воздух, общее давление в камере падает. Пока оно остаётся выше 3,17 кПа, все три стакана ведут себя спокойно — вода просто испаряется с поверхности, как при обычной сушке. 2. Порог для самого тёплого стакана (25 °C). Как только давление в камере опускается ниже 3,17 кПа, для воды при 25 °C создаются условия кипения. В ней начинают образовываться пузырьки пара. Стакан с водой при 25 °C закипает первым. 3. Порог для среднего стакана (20 °C). Давление продолжает падать. Когда оно достигает 2,34 кПа, закипает вода при 20 °C. Стакан с водой при 20 °C закипает вторым. 4. Порог для самого холодного стакана (15 °C). При дальнейшем снижении давления до 1,71 кПа закипает и самая холодная вода. Стакан с водой при 15 °C закипает последним. С этого момента начинается самое интересное. Кипение — это интенсивное испарение, а испарение требует огромного количества энергии (теплоты парообразования). В обычных условиях эту энергию вода берёт из внешнего источника (например, от плиты). В вакуумной камере внешнего притока тепла почти нет. В результате вода начинает отбирать тепло саму у себя. Этот процесс называется испарительным охлаждением. Температура кипящей воды быстро падает. Это может привести к двум последствиям: ▫️Прекращение кипения. Когда температура воды понизится настолько, что её давление насыщенного пара снова станет ниже давления в камере, кипение прекратится. Но насос продолжает откачивать пар, поэтому давление падает дальше, и кипение может возобновиться при более низкой температуре. ▫️Замерзание. Если откачка продолжается, испарительное охлаждение может охладить воду до 0 °C и ниже. В вакууме вода может закипеть, а затем замёрзнуть, превратившись в лёд, несмотря на то, что изначально была тёплой. Это явление часто называют «кипящим льдом». #physics #science #физика #наука #термодинамика #мкт #кипение #опыты #эксперименты 💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

146 565

⚡️ Задача по электродинамике для наших подписчиков 🧲 🔸 Почему лист фольги начинает вращаться? #physics #science #физика #наука #магнетизм #электричество #электродинамика #опыты #эксперименты 💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

146 565

🌪 Теория относительности — это комплекс из двух теорий, которые описывают свойства пространства, времени и гравитации. Они были предложены Альбертом Эйнштейном в начале XX века. Смотреть полный фильм: 🕰 Что такое теория относительности [20 мин фильм] ▪️ Специальная теория относительности. Описывает поведение объектов, которые движутся с постоянной скоростью. Теория утверждает, что время и пространство не являются абсолютно фиксированными для всех наблюдателей — они могут изменяться в зависимости от скорости объекта. Некоторые принципы специальной теории относительности: — Принцип относительности — законы физики одинаковы для всех наблюдателей, независимо от того, находятся ли они в покое или движутся с постоянной скоростью относительно других объектов. — Постоянство скорости света — скорость света всегда одинаковая (примерно 300 000 км/с) и не зависит от того, как быстро движется источник света или наблюдатель. ▫️ Общая теория относительности. Расширяет идеи специальной теории относительности и объясняет гравитацию. Теория утверждает, что гравитация — это не сила, а искривление пространства-времени, вызванное массой и энергией объектов. Некоторые принципы общей теории относительности: — Эквивалентность гравитации и ускорения — невозможно отличить действие гравитации от ускоренного движения. — Гравитационное замедление времени — часы идут медленнее вблизи массивных объектов, например, рядом с чёрной дырой время почти останавливается. #физика #теория_относительности #оптика #опыты #эксперименты #physics #видеоуроки #научные_фильмы #свет #волны #СТО #ОТО #science 🖥 Против теории относительности и Эйнштейна // Алексей Семихатов, Владимир Сурдин / Вселенная Плюс 👨🏻‍💻 Видеолекции по теории поля и СТО [Часть 1] 👨🏻‍💻 Видеолекции по теории поля и СТО [Часть 2] 📚 3 книги по теории относительности ☀️ Физика света / The Physics of Light [2014] 💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

146 565

🔊 Звук в солёной воде распространяется быстрее, чем в пресной. Однако с затуханием ситуация обратная: в морской воде звук затухает быстрее, чем в пресной, особенно на низких частотах. Скорость звука в воде зависит от её упругости (сжимаемости) и плотности. Солёная вода содержит растворённые ионы (в основном натрий и хлор), которые увеличивают её плотность, но при этом увеличивают и объёмную упругость (сопротивление сжатию). Этот эффект преобладает, поэтому скорость звука растёт. ▪️ В пресной воде скорость звука составляет около 1450 м/с. ▪️ В морской воде (солёность ~35‰) она достигает в среднем 1500 м/с. На скорость звука также влияют температура и давление: с их повышением скорость также увеличивается. Затухание звука — это потеря энергии волны при её распространении. В пресной воде основной механизм потерь — вязкое поглощение, связанное с внутренним трением частиц воды. Оно относительно невелико. В морской воде к вязкому поглощению добавляется мощный релаксационный механизм, связанный с растворёнными солями. В морской воде основными «поглотителями» звука являются ионы сульфата магния (MgSO₄) и борной кислоты (B(OH)₃). Под действием проходящей звуковой волны (циклов сжатия и разрежения) в этих молекулах нарушается ионное равновесие. Молекулам требуется время (время релаксации), чтобы вернуться в исходное состояние. Энергия звуковой волны тратится на этот процесс перестройки, превращаясь в итоге в тепло. ▪️ На низких частотах (ниже 100 кГц) поглощение в морской воде может быть в 30–100 раз выше, чем в пресной. ▪️ На высоких частотах (выше 1 МГц) разница сглаживается, и поглощение в обоих типах воды становится сопоставимым. ▪️Скорость звука в солёной воде выше (≈1500 м/с против ≈1450 м/с в пресной). ▪️Затухание звука в солёной воде сильнее (звук затухает быстрее), особенно на низких и средних частотах, из-за химической релаксации растворённых солей. ❓ Получается, что данное видео — фейк? #механика #волны #колебания #физика #physics #видеоуроки #задачи #опыты #эксперименты #хаос 💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

146 565

📗 General Relativity for the Gifted Amateur [2025] Tom Lancaster, Stephen J. Blundell Издательство: Oxford University Press Общая теория относительности (ОТО) давно закрепила за собой репутацию интеллектуального барьера, преодоление которого отделяет «настоящего» физика от всех остальных. Стандартные учебники — от монументального труда Мизнера, Торна и Уилера до более современных курсов — предполагают серьёзную математическую подготовку и нередко отпугивают читателя уже на первых страницах. Книга Тома Ланкастера и Стивена Бланделла, профессоров физики из Даремского и Оксфордского университетов, предлагает принципиально иной маршрут. Продолжая успешную формулу их «Quantum Field Theory for the Gifted Amateur» (2014), авторы переносят тот же педагогический подход в область гравитации и космологии. Название серии — «для одарённого любителя» — может ввести в заблуждение. Речь идёт не о научно-популярной литературе и не о лёгком чтении для дилетанта. «Любитель» здесь — это человек с пытливым умом и адаптируемым мышлением, который уже освоил основы линейной алгебры, математического анализа и дифференциальных уравнений, но не готов (или не имеет возможности) погружаться в формальный аппарат дифференциальной геометрии на уровне профессионального курса. Авторы прямо заявляют: их воображаемый читатель «не почувствует себя униженным, если несколько математических тонкостей будут разъяснены в деталях». Эта установка определяет весь тон повествования — уважительный, но не снисходительный. Книга объёмом около 640 страниц организована в шесть частей, которые выстраивают мост от знакомой физики к радикально новой картине мира. Первая часть («Геометрия и механика в плоском пространстве-времени») служит фундаментом: специальная теория относительности, векторы, координаты, метрика. Вторая часть («Кривизна и общая теория относительности») последовательно подводит к уравнению поля Эйнштейна — через ковариантную производную, геодезические, тензор Римана и тензор энергии-импульса. Только после этого читатель переходит к приложениям: космологии (часть III), орбитам, звёздам и чёрным дырам (часть IV), а затем к более продвинутым математическим и физическим темам — дифференциальным формам, теории поля, гравитационным волнам, инфляции и даже квантовой гравитации. Такая композиция принципиально важна. В отличие от многих учебников, где дифференциальная геометрия предшествует физике и превращается в самоцель, здесь математика вводится строго по мере необходимости. Читатель сначала понимает, зачем ему нужен тензор кривизны, и только потом осваивает его свойства. Это не упрощение, а иная стратегия изложения, которая снижает когнитивную нагрузку без потери глубины. Сильнейшая сторона книги — способ подачи материала. Рецензенты единодушно отмечают продуманную структуру, обилие проработанных примеров и диаграмм, а также наличие кратких резюме в начале и конце каждой главы. Иллюстрации здесь не декоративны: их смысл всегда объясняется в подписи или в основном тексте. Это контрастирует со многими учебниками по ОТО, где рисунок часто остаётся без комментария, оставляя читателя наедине с догадками. Отдельного упоминания заслуживает раздел о дифференциальных формах. Именно здесь, по отзывам, книга демонстрирует особую ясность, показывая, как выполнять вычисления «с первых принципов» и как геометрическая интуиция связывается с формальным аппаратом. Приложения, вынесенные в конец книги, представляют собой самодостаточные введения в вспомогательные темы — от многообразий и расслоений до вложений, — что делает книгу удобной для самостоятельного изучения. Сравнение с «Quantum Field Theory for the Gifted Amateur» неизбежно. Учтя опыт того учебника, авторы сделали книгу по ОТО более методичной: объём вырос, примеров и пояснений стало больше, структура — градуированнее. Она занимает нишу между популярными введениями (вроде «Гравитации» Хартла) и курсами для аспирантов (Кэрролл, Уолд), не заменяя их, а служа трамплином; The Mathematical Gazette рекомендует её подготовленному читателю. 💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

146 565

📗 General Relativity for the Gifted Amateur [2025] Tom Lancaster, Stephen J. Blundell 💾 Скачать книгу «General Relativity for the Gifted Amateur» — это удачный пример того, как педагогическая честность и уважение к читателю позволяют сделать сложнейшую физическую теорию если не лёгкой, то по крайней мере постижимой. Ланкастер и Бланделл не пытаются поразить эрудицией и не прячутся за формализмом. Они рассказывают историю — от специальной относительности до горизонта событий и квантовой гравитации — и делают это с ясностью, которая достигается не упрощением, а продуманной последовательностью. Для одарённого любителя, готового вложить время и интеллектуальные усилия, эта книга станет одним из лучших проводников в мир искривлённого пространства-времени. I Geometry and mechanics in at spacetime II Curvature and general relativity III Cosmology IV Orbits, stars, and black holes V Geometry VI Classical and quantum fields 🍩 Для донатов на кофе ☕️: +79616572047 (СБП / ВТБ / OZON) #физика #теория_относительности #оптика #опыты #эксперименты #physics #видеоуроки #научные_фильмы #свет #волны #СТО #ОТО #science 🖥 Против теории относительности и Эйнштейна // Алексей Семихатов, Владимир Сурдин / Вселенная Плюс 👨🏻‍💻 Видеолекции по теории поля и СТО [Часть 1] 👨🏻‍💻 Видеолекции по теории поля и СТО [Часть 2] 📚 3 книги по теории относительности ☀️ Физика света / The Physics of Light [2014] 💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

146 565

📕 «Метод Фурье в вычислительной математике» [1992] А.И. Жуков Кому это читать? Книга адресована в первую очередь студентам старших курсов, аспирантам и исследователям в области вычислительной математики, математической физики и прикладных наук, которые уже знакомы с основами уравнений математической физики и численных методов. Книга А.И. Жукова «Метод Фурье в вычислительной математике» является классическим, хоть и несколько специализированным, трудом в отечественной литературе по численным методам. Она не является введением в тему, а представляет собой глубокое погружение в теорию и практику одного из фундаментальных методов — метода разделения переменных (метода Фурье) — применительно к задачам математической физики. Основная цель книги — показать, как аналитический метод Фурье, используемый для поиска точных решений, становится мощным инструментом для построения и анализа численных схем. Автор последовательно рассматривает цепочку: от постановки краевой задачи к построению дискретного аналога с помощью метода Фурье и последующему исследованию устойчивости, сходимости и точности полученных разностных схем. Ключевые темы, затронутые в книге: 1. Базовые понятия: Начинается с повторения основ метода Фурье для классических уравнений (теплопроводности, волнового, Лапласа) в непрерывном случае. 2. Разностные схемы: Подробно разбирается построение конечно-разностных аналогов для этих уравнений. Особое внимание уделяется вопросу аппроксимации. 3. Исследование устойчивости: Это одна из сильнейших сторон книги. Метод Фурье (не путать с преобразованием Фурье) используется здесь как основной инструмент для анализа устойчивости по начальным данным и граничным условиям. Автор наглядно показывает, как собственные функции разностного оператора позволяют исследовать спектр и, следовательно, делать выводы об устойчивости схемы. 4. Нелинейные задачи и задачи со сложной геометрией: Рассматриваются ограничения и модификации метода для более сложных случаев, что показывает его практические границы применимости. Сильные стороны ▪️Глубина и строгость: Жуков не ограничивается рецептурным изложением. Он детально объясняет почему метод работает, проводя четкие математические выкладки. Это формирует у читателя глубокое понимание предмета. ▪️Фундаментальная связь анализа и вычислений: Книга блестяще демонстрирует, как аналитическая теория (собственные функции и значения) служит основой для конструирования и обоснования вычислительных алгоритмов. ▪️Фокус на устойчивости: Вопросу устойчивости численных схем уделено первостепенное внимание, и метод Фурье представлен как изящный и эффективный аппарат для его решения. Это бесценный навык для любого, кто занимается численным моделированием. ▪️Лаконичность и концентрация: Несмотря на относительно небольшой объем, книга очень плотная по содержанию. В ней нет «воды», каждый раздел несет смысловую нагрузку. Особенности книги: ▪️Высокий порог входа: Книга не для начинающих. От читателя требуются твердые знания по методам математической физики, теории разностных схем и функциональному анализу. Без этого понимание материала будет фрагментарным. ▪️Недостаток современных аспектов: Будучи классическим трудом, книга не охватывает современные развития метода, такие как его связь с методами спектральных элементов, быстрым преобразованием Фурье (БПФ) для многомерных задач в параллельных реализациях. ▪️Устаревший язык программирования: Если в книге присутствуют примеры программ, они, скорее всего, написаны на Фортран-подобных языках, что не очень практично для современного читателя, хотя вычислительная суть от этого не меняется. ▪️Академизм: Изложение носит строго теоретический характер. Практик-инженер, ищущий готовые рецепты для кода, может найти книгу излишне абстрактной. Это не справочник и не практикум, а учебник для углубленного изучения, который учит не просто применять формулы, а мыслить в категориях математического анализа численных методов. Несмотря на свой возраст, книга не утратила своей актуальности как образец четкого и глубокого изложения. 💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

146 565

📕 «Метод Фурье в вычислительной математике» [1992] А.И. Жуков 💾 Скачать книгу Излагаются основы теории интегрального преобразования Фурье и его приложения к построению интерполяционных формул, к сглаживанию табличных данных и фильтрации шума, к задачам численного решения уравнений типа свертки, для исследования устойчивости разностных уравнений, а также некоторые другие приложения. Для научных работников, аспирантов и студентов, интересующихся численными методами решения задач математической физики и обработки наблюдений. #численные_методы #физика #вычислительные_методы #physics #математика #математический_анализ #моделирование 📙 Numerical Methods and Analysis with Mathematical Modelling [2025] Fox William, West Richard 📕 Путь к интегралу [1985] Никифоровский 📙 Математическое моделирование конвективного тепломассообмена на основе уравнений Навье-Стокса [1987] Авдуевский 📕 Вычислительная математика для физиков [2021] И. Б. Петров 📙 Лекции по вычислительной математике: Лаборатория знаний [2006] Петров И.Б., Лобанов А.И. 📕 Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing, Third Edition (with sources) [2007] Press W.H., Teukolsky S.A., Vetterling W.T., Flannery B.P. 💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

146 565

🚀 Сравнение скорости движения пули и скорости разрушения стекла Когда разбивается стекло, трещина распространяется со скоростью 4828 км/ч. Такую скорость невозможно заметить обычным взглядом, только с помощью высокоскоростной съёмки. Стекло разбивается со скоростью несколько тысяч метров в секунду. Пуля, выпущенная из автомата, например, АК-47 или винтовки НАТО G3, имеет меньшую скорость – до тысячи метров в секунду. #видеоуроки #механика #разрушения #колебания #волны #физика #physics 📚 Механика разрушений [12 книг] ⛓️ ⚙️ Механика разрушения материалов (видео) 💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

146 565

🔸 OpenAI | Уравнение Навье – Стокса | Правда ли что ИИ чего-то там решил? 🖥 8 сентября 2026 года OpenAI заявила, что её экспериментальная ИИ-модель решила одну из задач тысячелетия – проблему существования и гладкости решений уравнений Навье – Стокса. Эти уравнения описывают движение жидкостей и газов, а вопрос формулируется так: могут ли решения «взорваться» – то есть привести к бесконечной скорости за конечное время, даже если начальные условия были гладкими? 🖥 Компания OpenAI заявляет, что её ИИ-система доказала: ▪️ ИИ доказал, что такая сингулярность возможна: вихрь закручивается, центральная нить сжимается до нуля, скорость растёт до бесконечности, энергия остаётся конечной. ▪️ Решение соответствует пунктам «C» и «D» формулировки Clay Mathematics Institute. 📆 С 28 августа тренировали модель мощнее GPT‑6 Astra. 1 сентября запустили ~10 000 AI‑агентов. Они нашли доказательство за 88 часов, ещё 17 часов ушло на верификацию в Lean. Сгенерировано 130 млрд токенов, 2,7 млн сообщений между агентами. Стоимость – $15 млн. OpenAI не будет претендовать на премию в $1 млн. 📝 Математики Тристан Бакмастер (NYU) и Левент Альпёге (Anthropic) работали над близкой задачей и утверждают, что OpenAI могла использовать их наработки (они применяли OpenAI Codex, данные хранились на серверах OpenAI). Компания признаёт, что не может исключить, что обезличенные данные пользователей помогли обучению, но отрицает прямой доступ к работе конкурентов. Кроме того, есть подозрение, что OpenAI решила не ту задачу: конкуренты решили упрощённый вариант (уравнения Эйлера), а OpenAI утверждает, что пошла дальше. Окончательный вердикт – за независимой проверкой. Но даже если прямого доступа не было, сама постановка задачи и направление поиска могли быть подсказаны слухами о работе других учёных. Это ставит под сомнение «чистоту» достижения. 🔍 Брутфорс или интеллект? OpenAI применила масштабный вычислительный поиск по пространству доказательств. Результат представлен как аналитическое доказательство в Lean, которое можно проверить шаг за шагом – это не просто численный перебор. Однако ИИ действовал как «обезьяна с пишущей машинкой» в невероятных масштабах. Математик Теренс Тао заметил: «усилия, необходимые для решения задач, часто очень поучительны. Теперь ИИ может решать вопросы, не получая от них никакой ценности». Это скорее вычислительное открытие, а не человеческое понимание. Даже если решение верно, оно не заменяет интуиции и инструментов, которые рождаются в процессе осмысленного поиска. 🌀 Что значит «взрыв» физически? Математическая сингулярность не имеет физического смысла – в реальном мире бесконечностей не бывает. При колоссальных скоростях вступят в силу другие эффекты: кавитация, ударные волны, квантовые явления. Уравнения Навье – Стокса – это идеализация (сплошная среда, линейная вязкость). Если решение предсказывает бесконечность, это означает, что математическая модель сломалась, а не что жидкость реально достигнет бесконечной скорости. ♾️ Почему решение не работает на практике? Найденные начальные условия, скорее всего, обладают свойствами, невозможными в природе: ▫️1. Идеальная симметрия тора – малейшая рябь разрушит механизм. ▫️2. Требуется бесконечное пространство или абсолютно гладкие стенки – реальные границы дадут сбой. ▫️3. Внешняя сила должна идеально подкачивать энергию в центр вихря – такого «насоса» в природе нет. Если попытаться воспроизвести это в лаборатории, давление в центре упадёт до минус бесконечности (по формулам), а реально жидкость закипит и порвёт сплошную среду (кавитация) ещё до достижения сингулярности. Уравнения перестанут работать при разрывах. Решение OpenAI (если оно верно) говорит: гладкость не существует для всех времён даже для идеальной математической жидкости. Но для практической физики это ничего не меняет – реальные среды всегда «сбоят» задолго до бесконечности. Для премии Клэя такое доказательство ценно само по себе, даже если оно не имеет физической реализации. Окончательный вердикт – за математическим сообществом. ( Читать подробнее ) 💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

146 565

🔵 Вот почему нельзя сильно сжимать воду ☢️ То, что мы видим ²H + ³H → ⁴He + n + 17.6 МэВ — есть реакция термоядерного синтеза. Это про слияние лёгких ядер. Именно такая реакция происходит в водородной бомбе и является перспективной для управляемого термоядерного синтеза. ( ²H — дейтерий, ³H — тритий, ⁴He — альфа-частица, n — нейтрон. ) Конечно, в обычной воде почти нет трития (³H). Водород в воде — это в основном протий (¹H). Чтобы запустить эту конкретную реакцию, вам нужна тяжёлая вода (D₂O) с примесью трития. Сжимая обычную воду, вы получите экзотические фазы льда, но не термояд. Ещё стоит сказать, что дело не только в сжатии, но и в температуре. Чтобы ядра преодолели кулоновский барьер и слились, их нужно разогнать до миллионов градусов (кинетинческая энергия). Одного давления (даже запредельного) без нагрева недостаточно — квантовое туннелирование слишком маловероятно. ( речь про квантово-механическое явление, при котором микрочастица, например, электрон преодолевает потенциальный барьер, хотя её полная энергия меньше высоты этого барьера. ) Ну базовая школьная база: вода практически несжимаема. Поэтому пост-ирония в том, что сильно нельзя сжать. А то... смотрим картинку. 💨 😰 А что такое в целом эта тяжелая вода? 1. Она буквально везде, но достать почти невозможно. В каждом литре воды из-под крана есть молекулы D₂O, но их ничтожно мало — всего около 150 граммов на тонну воды. 2. В 1933 году, чтобы получить первые 83 миллилитра чистой тяжёлой воды, учёным пришлось переработать 2,3 тонны обычной воды с помощью долгого электролиза в 7 стадий. 3. Чтобы получить всего 1 тонну тяжёлой воды, нужно переработать около 40 тысяч тонн природной воды и потратить 60 миллионов кВт·ч электроэнергии — столько же, сколько уходит на выплавку 3 тысяч тонн алюминия. Поэтому цена такой воды колеблется от 600 до 1000 $ за литр. 4. Сегодня бóльшую часть тяжёлой воды в мире получают не электролизом, а с помощью химического изотопного обмена в системе «вода — сероводород». Это сложный, но более экономичный процесс. 🧬 О свойствах и применении: ▪️ У чистой тяжёлой воды есть сладкий вкус. Этот эффект был замечен ещё при её открытии в 1930-х, а недавно его подтвердили биохимики, определив даже рецептор, отвечающий за это ощущение ▪️ В высокой концентрации тяжёлая вода смертельна. Рыбы, микробы и черви не могут в ней существовать, а животные погибают от жажды, если пить только её. Семена растений в ней не прорастают. Всё дело в том, что она нарушает тонкие биохимические процессы, хотя в малых дозах (атомы дейтерия есть в каждом из нас) она безвредна. ▪️ Главное применение тяжёлой воды — в ядерных реакторах как замедлитель нейтронов. Она почти не поглощает нейтроны (в отличие от обычной воды), что позволяет использовать в реакторах природный, а не обогащённый уран. Для одного крупного реактора нужно 100–200 тонн D₂O чистотой не менее 99,8%. В ядерном реакторе нейтроны, рождающиеся при делении U-235, летят слишком быстро. Чтобы они могли эффективно делить другие ядра U-235, их нужно замедлить (снизить их энергию). ▪️Тяжёлую воду и изотопы на её основе применяют как изотопные индикаторы для мониторинга метаболизма в медицине. Кроме того, активно исследуется её использование в бор-нейтронозахватной терапии (БНЗТ) для лечения глубоко расположенных опухолей. ▪️D₂O — незаменимый растворитель в ЯМР-спектроскопии, где она позволяет получать чёткие сигналы от исследуемых молекул. ▪️Есть предположение, что тяжёлая вода имеет сугубо земное происхождение и образуется в Мировом океане, ледниках и в атмосфере при захвате водородом нейтронов космического излучения. В космосе её следов пока не обнаружено. ▪️Если обычная вода замерзает при 0°C, то тяжёлая — при +3,81°C, а кипит при 101,4°C. Кроме того, её плотность примерно на 10% больше, а вязкость — на 25% выше, чем у обычной воды. #квантовая_физика #квантовая_механика #физика #эксперименты #science #наука 💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

146 565

📚 Общий курс физики [5 книг] [2002-2005, DjVu, RUS] Сивухин Д.В 📘 Том 01. Механика (4-е издание) 📗 Том 02. Термодинамика и молекулярная физика (5-е издание) 📔 Том 03. Электричество (4-е издание) 📙 Том 04. Оптика (3-е издание) 📕 Том 05. Атомная и ядерная физика (2-е издание) Дмитрий Васильевич Сивухин (18 августа 1914, Новосибирск — 25 ноября 1988) — советский физик, автор широко известного «Общего курса физики». Кандидат физико-математических наук, профессор МФТИ. Автор статей по гидродинамике, статистической физике, физической оптике, физике плазмы, электродинамике. Награждён 9 медалями, в том числе медалью «За трудовую доблесть», лауреат Сталинской премии. #подборка_книг #физика #physics Вот, например, квантовая теория, физика атомного ядра. За последнее столетие эта теория блестяще прошла все мыслимые проверки, некоторые ее предсказания оправдались с точностью до десятого знака после запятой. Неудивительно, что физики считают квантовую теорию одной из своих главных побед. Но за их похвальбой таится постыдная правда: у них нет ни малейшего понятия, почему эти законы работают и откуда они взялись. — ©️ Роберт Мэттьюс 💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

146 565

📚 Общий курс физики [5 книг] [2002-2005] Сивухин Д.В. 💾 Скачать книги Автор получившего широкое признание пятитомного учебника по общему курсу физики. В начале прошлого века подобный курс физики был создан О. Д. Хвольсоном, но к середине столетия он безнадёжно устарел, квантовая механика и теория относительности изменили подход к основам физики. В 1977 году готовые к тому моменту первые три книги курса удостоены золотой медали Выставки достижений народного хозяйства. После смерти Сивухина курс переиздаётся с дополнениями, отражающими физические результаты, полученные после его кончины. Курс переведён на французский и узбекский языки. #подборка_книг #физика #physics 📚 Сборник задач по общему курсу физики [1976 - 1981] Сивухин Д.В. Какой математический минимум нужен, чтобы читать Сивухина? Читать здесь 💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

146 565

🤪 Сверхсильные магнитные поля: от лаборатории до реальной жизни Магнитные поля, превышающие земное (≈ 0.5 Гаусса) или поле простого ферритового магнита, давно перестали быть лабораторным феноменом. Речь о полях от 1 Тесла (10 000 Гаусс) и выше, вплоть до рекордных импульсных значений в тысячи Тесла. Рассмотрим малоизвестный применения сверхсильных полей в реальности, которая нас окружает. ▫️ 1. Чистота кремния для микроэлектроники. При выращивании монокристаллов кремния методом Чохральского сверхпроводящие магниты (порядка 0.5 Тл) подавляют конвекционные потоки в расплаве. Это позволяет получать сверхчистые и однородные кристаллы, что критически важно для производства современных процессоров и силовой электроники. ▫️ 2. Борьба с опухолями. Технология «Магнитная гипертермия». В опухоль вводятся наночастицы оксида железа. Пациента помещают в переменное поле высокой частоты (при индукции ~0.01-0.1 Тл). Частицы разогреваются, выборочно уничтожая раковые клетки, минимально затрагивая здоровые ткани. ▫️ 3. Обработка воды. Мощные неодимовые магниты (поле ~0.1-0.2 Тл на поверхности) устанавливаются на трубопроводы с жесткой водой. Хотя физический механизм до конца не ясен (споры идут о влиянии на образование кристаллов карбоната кальция), на практике это снижает образование накипи в промышленных котлах и теплообменниках без химических реагентов. ▫️ 4. Аэродинамические трубы с магнитной левитацией. Для моделирования гиперзвуковых полетов (числа Маха > 5) используют ударные трубы, где диамагнитные модели (например, с графитовым покрытием) левитируют в поле ~15-20 Тл. Это позволяет изучать обтекание без механических креплений, искажающих поток. ⚛️ Фронт науки: последние достижения ▪️Рекордные статические поля: В Национальной лаборатории сильных магнитных полей (США) в 2023 году достигнуто поле 45.5 Тл в гибридном магните (сверхпроводящая катушка + резистивная), что является абсолютным рекордом для непрерывного поля, доступного для пользователей. ▪️Импульсные поля и новая материя: В лабораториях (Россия, Германия, Япония) с помощью импульсных полей (сотни Тл, длительность микросекунды) открывают новые квантовые фазы вещества — экситонные изоляторы, новые типы спинового упорядочения. В 2022 году в поле ~90 Тл в селениде урана URu₂Si₂ была обнаружена необычная фаза «скрытого спинового порядка». ▪️Магниты для термояда: Успехи проекта ITER — создание и испытание D-образных сверхпроводящих катушек тороидального поля (до 11.8 Тл, энергия хранения 41 ГДж). Это инженерный триумф, открывающий путь к управляемому синтезу. 📝 Опыты для дома: 1. Диамагнитная левитация (опыт с графитом). Возьмите небольшой пиро- или кусочек высокоориентированного пиролитического графита (продается как «левитирующий графит») и несколько мощных неодимовых магнитов (например, N52) в виде дисков или плиток. Расположите магниты одноименными полюсами вверх, создав область с сильным градиентом поля. Аккуратно поместите графит над магнитами — он будет левитировать. Это доказательство диамагнетизма, что лежит в основе левитации лягушки в поле 16 Тл. 2. Разрушение магнитного поля (эффект Фарадея). Возьмите толстостенную медную или алюминиенюю трубку и мощный неодимовый магнит (в форме цилиндра или шара). Опустите магнит внутрь трубки — он будет падать замедленно, как в густой жидкости. Причина: изменяющийся магнитный поток наводит в стенках вихревые токи, поле которых по правилу Ленца противодействует падению магнита. Наглядная демонстрация электромагнитного торможения и связи поля с движением. 3. Наблюдение гистерезиса (качественно). Понадобится два мощных магнита и стальной гвоздь или пластина (мягкая сталь). Намагнитите гвоздь с помощью магнита. Проверьте, притягивает ли он скрепки. Затем сильно ударьте гвоздь молотком или нагрейте его на газовой горелке докрасна и дайте остыть. Намагниченность резко уменьшится или исчезнет. Это демонстрация потери магнитного упорядочения при нагреве выше точки Кюри и влияния механических воздействий на доменную структуру. #физика #магнетизм #наука #эксперименты #физика #physics 💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

146 565

👩‍💻 Всем программистам посвящается! Вот 14 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования: Выбирай своё направление: 👩‍💻 Python — t.me/python_ready 🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready 🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready 👩‍💻 IT Новости — t.me/it_ready 🤖 AI & ML — t.me/neuro_ready 👩‍💻 Frontend — t.me/frontend_ready 👩‍💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready 👩‍💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready 👩‍💻 Linux — t.me/linux_ready 👩‍💻 Java — t.me/java_ready 📖 IT Книги — t.me/books_ready 📱 JavaScript — t.me/javascript_ready 🖼️ DevOps — t.me/devops_ready 🖥 Design —t.me/design_ready 📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!

146 565

📚 Поговорим о лучших книга по изучению C и C++, но рейтинг сделаем именно среди наших подписчиков. Поэтому, если вы читали какие-то книги по данному фундаментальному языку, то напишите какие вам понравились, какие НЕ понравились и что именно из книг вам помогло в учебе / работе / личных проектах ? 📝 Не стесняйтесь писать комментарии, ведь ваш рассказ и ваша история изучения могут быть полезны другим участникам сообщества. Так что погнали. 🔺 #программирование #алгоритмы #структуры_данных #математика #дискретная_математика #cpp #си #C 💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

146 565

🖥 Задача по программированию [язык C, 64-битная система]

#include <stdio.h>

void f(char s[]) {
    printf("%zu", sizeof(s));
}

int main() {
    char a[] = "hello";
    printf("%zu ", sizeof(a));
    f(a);
    return 0;
}

Что выведет программа? A) 6 6 B) 6 8 C) 8 6 D) 8 8 🖥 Важные подсказки: ▪️ 1. В main массив a определён как char a[] = "hello", его размер равен 6 (подумайте почему). Оператор sizeof(a) выдаёт полный размер массива в байтах. ▪️ 2. В функции f параметр char s[] фактически является указателем (массив «превращается» в указатель при передаче). sizeof(s) вычисляет размер указателя на 64‑битной системе. #программирование #алгоритмы #структуры_данных #математика #дискретная_математика #cpp #си #C 💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

146 565

👩‍💻 Ричард Фейнман: Fun to Imagine. Полная версия [FHD качество] Это интервью было снято у Ричарда Фейнмана дома и показано на канале BBC2, в виде нескольких коротких серий, в период с 8 июля по 12 августа 1983. 0:00:50 Колеблющиеся атомы 0:07:18 Огонь 0:12:08 Резиновые жгуты 0:14:54 Магниты 0:22:29 Электричество 0:32:06 Загадки о зеркале и поезде 0:37:46 Чудо зрения 0:43:40 Большие числа 0:55:01 Способы думать #physics #math #математика #научные_фильмы #видеоуроки #физика #science #наука 💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

146 565

Repost from Репетитор IT men

⚙️ О способе вычисления корней n-ой степени 🌱 Наткнулся на интересную задачку. Решил реализовать алгоритм вычисления корня n-ой степени из произвольного положительного числа. Уже приводил возможную реализацию для нахождения квадратного корня. Но в этом случае решение получается более обобщенным. Это первый рабочий алгоритм, написанный на коленке. Нужно еще поразмышлять о сложности и возможностях ускорения. В данном решении я использую идею относительно неплохого начального приближения. Затем последовательным делением находится второе приближение корня n-ой степени. Далее считается новое приближение с помощью усреднение двух текущих. Последовательно алгоритм сходится к нужному корню с наперед заданной погрешностью. Это немного похоже на метод последовательной релаксации ( численные методы решения ). 📝 Код программы 📄 https://pastebin.com/ztnz7g2E https://ideone.com/OUEzGA

#include <stdio.h>
 
double mabs(double x){ return (x < 0)? -x : x; } 
 
int main(void) {
    double num = 8;
    int rootDegree = 3;
 
    printf("Число а = %f\n", num); 
    printf("Степень n = %d\n", rootDegree); 
    
    double eps = 0.00001;  
    double root = num / rootDegree; 
    double rn = num;                
    int countiter = 0;                 
    while(mabs(root - rn) >= eps){
        rn = num;
        for(int i = 1; i < rootDegree; i++){
            rn = rn / root;
        }
        root = 0.5 * ( rn + root);
        countiter++;
    }
    printf("root = %f\n", root); 
    printf("Число итераций = %i\n", countiter); 
    
    return 0;
}

#программирование #математика #информатика #численные_методы 👨🏻‍💻 Репетитор IT men // @mentor_it