Вы забыли включить в разбивку исход, в котором все величины являются конечными. В вашей модели это может быть следствием того, что N1=1, например. Вы этот исход исключаете как невероятный, но могут быть и другие модели, в которых он вероятен.
На Ракетах люди летают, в разы дешевле Ротакса. Еще, думаю, новому мотору бы обрадовались картингисты. Омологация, конечно, это неподъемная история, но в каком-нибудь классе Национальный запросто поехали бы.
В любом случае, современная наука умеет рассчитывать траекторию Луны с огромной точностью на ближайший млд.лет.
Вот тут надо бы пруф привести, а до тех пор пока его нет, мы все-таки будем считать, что движение Луны более-менее достоверно определяется из решения задачи трех тел (на самом деле четырех, потому что на барицентр Солнечной системы существенное влияние оказывает Юпитер). Траектория, построенная из рассмотрения движения только двух тел существенно отличается от приближенного решения задачи трех тел уже после первого витка Луны вокруг Земли. Ни о каких миллиардах лет речи, конечно, быть не может, возмущения от округления делают эту задачу неустойчивой, я уже не говорю о возмущениях от Юпитера и других тел.
Вот видите, мы друг друга неправильно поняли. Возможно, это дурное влияние Фэйсбука, где сарказм является основой общения. Не вижу противоречий в ваших словах. Причем, ни с тем, что я говорил, ни с тем, что говорил автор статьи. Получается, мы просто подтвердили друг другу, как мы почти одинаково понимаем процесс моделирования. Ну, это тоже результат)
Тем не менее, я все-таки люблю моделирование не только за процесс, но и за предсказательную силу (вы тоже). Поэтому я и спросил автора, нельзя ли что-то еще вытащить из давно известных ДУ. Вдруг он нашел что-то.
То есть, они хотят что-то взять на Луне и привезти это на Землю. Сначала будет незаметно, но постепенно Земля станет тяжелее, а Луна одновременно станет легче. Динамика многих тел — штука сложная и непредсказуемая. Поэтому, хорошо, если Луна при этом улетит. Но может и упасть.
А что здесь не так с фундаментальными предпосылками? Я даже не акцентировал на этом внимание, думая что здесь собрались люди, знакомые с научным методом, и модели «с потолка» даже обсуждать не нужно. Хорошо, давайте так: из тех моделей, которые имеют последовательные и непротиворечивые предпосылки, с четко определенными границами применимости, вытекающими из формулировки модели, _лучше_ та, которая при этом еще и подтверждается реальностью. Хотя бы качественно на первом этапе. Потому что только такие модели пригодны в будущем для прогнозов.
Вы сходу в карьер переходите на личности плюс приписываете мне то, чего я не говорил. Если отбросить вашу демагогию, то аргументация ваша довольно слаба. Попробуйте еще раз — чем же все-таки не хороша представленная автором модель? Она не является простой аппроксимацией, как недавно опубликованная здесь «модель» с логистической функцией. Здесь именно структурная модель, построенная «от физики» процесса. Популяционные модели, в частности модель Кермака–Маккендрика, достаточно хорошо как теоретически обоснованы, так и практически подтверждены. Здесь как раз рассмотрено расширение этой модели. В статье нет цели показать количественное совпадение, модель вполне пока качественная. Это не мешает исследовать ее устойчивость. Мои вопросы тоже качественные, и выводы, к которым я апеллирую, тоже качественные. Все как вы хотели — никакого совпадения с реальностью. Что не так?
Из накопленного опыта пока можно сделать три вывода.
1) Увеличение социальной дистанции для S и карантин для R уменьшают как пик, так и площадь под кривой.
2) Существенное влияние на эпидемию оказывают суперраспространители.
3) Также существенное влияние оказывают коллективы с короткой социальной дистанцией — стационары, интернаты, тюрьмы, армия, спецслужбы.
Ваша модель хорошая, потому что она подтверждает эти выводы. В идеале хотелось бы получить ответы на вопросы:
a) Относительно каких параметров (возможно, не ограничиваясь уже учтенными) модель неустойчива?
b) Есть ли области устойчивости; иными словами, что надо подкрутить, чтобы, например, суперраспространители не сводили на нет все усилия?
Знаю одну из причин менять возраст. Например, дети не могут зарегистрироваться на вк. Но они там есть. Потом, когда они подрастают и становятся читателями Хабра, они приводят свой возраст в соответствие с паспортным.
PS. Подскажите, пожалуйста, как называется такая диаграмма, как на рисунке «Активность пользователей 2014 vs 2020»? И каким инструментом её можно сделать? Спасибо.
В отличие от экспоненты, логистическую кривую не проходят не только в школе, но даже в ведущих технических университетах (например, на Физфаке МГУ и на Физтехе). Поэтому физики и вообще технари нередко не имеют о ней представления.
— это что за детский сад вообще?
Это даже не говоря о том, что кривые, это, вообще говоря, следствие математической модели. А модель — это следствие правдоподобных рассуждений. Никакие рассуждения, даже в бреду, не могут привести к описанию эпидемии логистической функцией. Не нужно натягивать модели на несоответствующие им явления. А потом еще и аппроксимировать результат с помощью МНК вместо оптимизации входных параметров (которых здесь ожидаемо вообще нет).
Напомнило: «Улюкаев вымогал взятку у Сечина, показав ему сумму в виде жеста из двух пальцев»
Вот тут надо бы пруф привести, а до тех пор пока его нет, мы все-таки будем считать, что движение Луны более-менее достоверно определяется из решения задачи трех тел (на самом деле четырех, потому что на барицентр Солнечной системы существенное влияние оказывает Юпитер). Траектория, построенная из рассмотрения движения только двух тел существенно отличается от приближенного решения задачи трех тел уже после первого витка Луны вокруг Земли. Ни о каких миллиардах лет речи, конечно, быть не может, возмущения от округления делают эту задачу неустойчивой, я уже не говорю о возмущениях от Юпитера и других тел.
Ну и про два тела вы явно что-то упустили.
Тем не менее, я все-таки люблю моделирование не только за процесс, но и за предсказательную силу (вы тоже). Поэтому я и спросил автора, нельзя ли что-то еще вытащить из давно известных ДУ. Вдруг он нашел что-то.
Очень смелое заявление. А для чего тогда нужны модели, если они «не должны» сходиться с реальностью? Я удивлен. Не просто «могут», а даже «не должны».
1) Увеличение социальной дистанции для S и карантин для R уменьшают как пик, так и площадь под кривой.
2) Существенное влияние на эпидемию оказывают суперраспространители.
3) Также существенное влияние оказывают коллективы с короткой социальной дистанцией — стационары, интернаты, тюрьмы, армия, спецслужбы.
Ваша модель хорошая, потому что она подтверждает эти выводы. В идеале хотелось бы получить ответы на вопросы:
a) Относительно каких параметров (возможно, не ограничиваясь уже учтенными) модель неустойчива?
b) Есть ли области устойчивости; иными словами, что надо подкрутить, чтобы, например, суперраспространители не сводили на нет все усилия?
PS. Подскажите, пожалуйста, как называется такая диаграмма, как на рисунке «Активность пользователей 2014 vs 2020»? И каким инструментом её можно сделать? Спасибо.
— это что за детский сад вообще?
Это даже не говоря о том, что кривые, это, вообще говоря, следствие математической модели. А модель — это следствие правдоподобных рассуждений. Никакие рассуждения, даже в бреду, не могут привести к описанию эпидемии логистической функцией. Не нужно натягивать модели на несоответствующие им явления. А потом еще и аппроксимировать результат с помощью МНК вместо оптимизации входных параметров (которых здесь ожидаемо вообще нет).