Wolfram

И для этого возьмем вот такую задачу:

Звучит задача, конечно, немного страшно. Но это только так кажется. Как я написал выше, нужно записать необходимые формулы и из них искать решение, и для удобства, будем делать это последовательно

И первая формула, что приходит в голову, - второй закон Ньютона для поршня. Действительно, здесь на поршень будет действовать куча всяких сил, под действием которых он будет как-то двигаться, а движение поршня нам как раз и надо описать. Помимо этого, понятно, что двигаться он может только вверх-вниз, поэтому и рассматривать движение стоит только в этом направлении (то есть в проекции на это направление, но об этом чуть дальше). Уже что-то вырисовывается:

Теперь разберемся с силой, действующей на поршень (ну вернее силами, F в уравнении заменится на сумму сил). Поршень находится в поле тяжести, значит на него будет действовать сила тяжести. Также есть внешнее атмосферное давление, которое будет вдавливать поршень. С другой стороны, под поршнем же ведь газ, который тоже будет с какой-то силой его выталкивать. А еще при его движении будет возникать сопротивление. Вот эти 4 силы и будут вызвать движение поршня:

Теперь, как я думаю в уже поняли, нужно узнать, чему будет равна каждая из сил (очевидно, что для полного описания движения поршня нам будет достаточно определить все эти силы: тогда мы будем знать ускорение поршня в любом его положении и, соответственно, сможем из уравнения определить его движение). Ну с силой тяжести все просто, F = mg. С силами давлений (от атмосферы и от газа в сосуде) тоже все довольно понятно: давит и то, и то на поршень в каждой точке одинаково (так как газы однородны), поэтому можно воспользоваться простейшей формулой, связывающей давление и силу: F = pS. Сила сопротивления тоже не сложная, F = rv, в условии ж сказано. Так что слегка перезапишем наше уравнение, и перейдем к проекциям

Оставлю примечание насчет проекций. Нам, понятное дело, работать с векторами очень неудобно, поэтому мы их переводим в обычные числа - проекции векторов. Сама по себе проекция получается при опускании перпендикуляров (на картинке ниже), но при этом ее прелесть в том, что она отражает направление вектора. Если он сонаправлен с тем, на что проецируем, то проекция будет положительна, противоположно направлен - отрицательно. Ну а если вектор находится под углом к тому, на что проецируем, то проекция будет меньше, чем длина этого вектора (если что, длина вектора силы равна числовому значению силы, то есть это не совсем привычная длина в метрах и сантиметрах). Короче вот:

Ускорение и скорость проецируются как сонаправленные с осью, на которую проецируем. Это объясняется тем, что проекции скорости и ускорения есть ни что иное, как производные координаты. Проверить довольно легко, просто сверяя знаки проекции и производной при различных направлениях вектора

Вернемся к нашим барашкам. В силе тяжести неизвестных нет, она нам сразу известна. В силе сопротивления есть скорость, но скорость определяется из самой диффуры (искомая функция в дифференциальном уравнении), поэтому ее мы оставляем так. С атмосферным давлением тоже все предельно просто: мы всегда знаем силу его давления, давление и площадь то нам даны) А вот с давлением газа в сосуде сейчас будем разбираться
Что приходит в голову в первую очередь, когда мы пытаемся описать газ? Уравнение идеального газа есестно. Поскольку цифры здесь не какие-то экстремальные, то оно будет вполне рабочим, поэтому им и будем пользоваться. Запишем его пока в уме) По условию, у нас еще газ теплоизолирован. Хм... Понятно, что нужно еще какое-то уравнение, которое будет описывать газ без теплообмена. А какое уравнение содержит в себе подводимое тепло? - Первое начало термодинамики, конечно. Из этих двух уравнений мы можем получить третье, уравнение адиабатного (без теплообмена то есть) процесса. Вот вывод, если кому интересно, вообще можно это уравнение и без вывода использовать:

В нем у нас есть давление, объем и какая-то константа. Ну давление мы выразим, а что делать с объемом и константой? С объемом все просто, у нас ведь газ находится в цилиндре, значит, объем его – это площадь основания цилиндра на высоту. То есть на высоту поршня над дном. Снова неизвестная? А вот и нет, высота цилиндра определяет положение поршня, поэтому она у нас перестанет быть неизвестной при совокуплении с первым уравнением (вторым законом Ньютона, оно ж ведь и будет описывать положение и движение поршня):

Ну а что касается константы - какой момент времени мы бы ни выбрали, константа останется константой. То есть, она равна давлению с объемом и в какой-то произвольный момент, и в начальный. А значит мы ее просто напросто заменим на давление и объем в положении равновесия (для них ведь это тоже выполняется). А как посчитать давление в положении равновесия - тоже все просто, у нас ведь поршень должен будет оставаться неподвижен, то есть понадобится еще одно уравнение, для движения, и тут опять таки подойдет 2 закон Ньютона, только в этот раз скорость и ускорение мы сразу занулим, а положение поршня будет таковым, каковым было изначально. Возьмем уже выведенный закон Ньютона и переделаем его под наши нужды, ну а потом запишем наконец силу давления:

У нас в неизвестных теперь остались только характеристики движения, а они определятся из дифференциального уравнения (2 закона Ньютона) Доведем до конца уравнение для поршня. Подставим найденные силы, заменим скорость и ускорение на производные координаты (за координату мы выбрали высоту поршня над дном) и получим, наконец, конечное уравнение:

И вот у нас получилось нужное нам дифференциальное уравнение. Добавляя к нему ограничения, то есть начальную высоту цилиндра (дана в условии, сумма высоты в равновесии и расстояния, на которое поршень подняли) и начальную скорость (по условию равна нулю), у нас будет достаточно всего для однозначного решения задачи (по сути, задача свелась к одному дифференциальному уравнению второго порядка, для него нужно два начальных условия, поэтому так).
Оставлю небольшое дополнение: количество ограничений, нужных для задачи мы определяем путем суммирования порядков старших производных функций. Например, было 2 диффура для функций x(t) и y(t) (сколько диффуров - столько и неизвестных функций), причем в общем в двух уравнениях мы встречаем старшие производные x'''(t) (3 порядка) и y''(t) (2 порядка). Тогда количество ограничений (начальных или граничных условий) будет равно 3 + 2 = 5.
Аналитическое решение данное уравнение имеет только при малых изменениях h (попробуйте решить самостоятельно, позже разберем этот вариант), поэтому сейчас воспользуемся численным моделированием и решим это уравнение при помощи Wolfram Mathematica

Собсна, задача решена. Также оставлю в виде картинки ее полное решение, вдруг кому так удобнее:

А, ну и еще кое-что красивое - анимация данного процесса (выполнена кстати тоже в Wolfram-е, цилиндр если что серый, а поршень оранжевый):

Выше я упоминал про случай с малым отклонением от положения равновесия. Давайте рассмотрим его (а после поймем, почему это так важно)

Что означает малое отклонение, думаю понятно: поршень колеблется очень близко к положению равновесия. Иными словами, если мы из функции h вычтем h0 (которое соответствует положению равновесия), то полученная величина (она и будет являться отклонением от положения равновесия) будет значительно меньше, чем h или h0
Но что нам дает этот факт? Разность h и h0 значительно меньше самих h и h0, а значит разделив разность на, например, h0, мы получим очень маленькое число, и такая функция может с достаточно высокой точностью считаться бесконечно малой, и к ней можно применять формулы для этих самых бесконечно малых (например, зануление величин более высокого порядка малости для дифференциалов, если забыли, гляньте первую часть :) ). А они позволяют очень удобно преобразовывать уравнения, и сейчас мы как раз на это посмотрим (хотя я выше уже проспойлерил, что для них мы получим аналитическое решение диффуры)

Как я уже сказал, мы будем использовать формулы для бесконечно малых, так давайте сперва эту бесконечно малую получим. Как? Так уже же находили, вычтем h0 из h:

Сама новая функция x не будет являться бесконечно малой. В принципе, это и так понятно, абзацем выше написал, но на всякий случай. Вернемся к задаче и преобразуем дифференциальное уравнение с учетом того, что x/h0 - бесконечно малая:

Что мы видим? - А мы видим линейное дифференциальное уравнение с постоянными коэффициентами, которое крайне легко решается аналитически (надеюсь, все хотя бы краем глаза глянули, как это делается :)?):

А что, собственно, примечательного? Да то, что в этой довольно сложной задаче мы смогли получить ответ не численным моделированием, а в виде формул. То есть мы получили результат не только для конкретных условий, которые заданы в задаче, а вообще для всех возможных, лишь бы начально отклонение было маленьким (кстати, интересный факт, для любых колебаний с малым отклонением от положения равновесия мы можем получить аналитическое решение, попробуйте доказать это на досуге). Да, это решение, конечно, приближенное. Однако оно все же довольно точное, и помимо того, позволяет гораздо лучше исследовать то или иное физическое явление

И обращу внимание, почему это важно. Да, здесь диффур компьютер решает довольно быстро. Но и диффур у нас всего один и только лишь от времени. Попадись нам 3-мерная, да еще и нестационарная задача (речь про диффуры в частных производных), и решение бы мы ждали довольно долго, к тому же такое решение само по себе не получится толком проанализировать. Поэтому в практических задачах важно уметь находить, подбирать какие-либо приближения, которые позволят хотя бы часть задачи из численного решения перевести в аналитическое

Ну а кому интересно удостовериться в точности, вот различие между численным и приближенным аналитическим решениями, вот графики:

Обратите внимание: даже для нашей изначальной задачи, где отклонение от положения равновесия довольно большое, погрешность составляет не более 10%. Ну а для случаев, где отклонение действительно мало, и того меньше: не более сотой процента. Это, в общем-то, довольно хорошая точность

Ну и приведу еще полное решение картинкой (опять таки, вдруг кому так удобнее):

Что ж, на этом можно закончить мучать поршень с цилиндром) Но я попрошу вас здесь сделать паузу и пробежаться глазами по решению. Обратите внимание на подход: мы сперва записали одно из уравнений, которое должно будет что-то описывать в задаче (закон Ньютона), расписали его для случая в данной задаче. В результате у нас появился ряд дополнительных неизвестных, которые мы последовательно определяли, используя еще какие-либо формулы (сперва раскрыли каждую из сил, затем, так как у нас получилось неизвестным давление, записали формулы для газа, из них нашли давление и подставили в уравнение, и когда неизвестные в уравнении кончились, решили само уравнение). А при рассмотрении малых отклонений - внесли этот факт в уравнение. Думаю, осмысление и понимание этого принципа (записали формулу(-ы) и последовательно избавляемся от неизвестных в ней (них) при помощи других формул) позволит преодолеть такую проблему, как "не понятно, с чего вообще начинать решение". Хотя, конечно, тут еще будет важен опыт, то есть надо понарешивать задачек

Естественно, последовательно записывать и изменять уравнения - не единственный подход. Мы можем рассматривать бесконечно малый элемент какого-то процесса, также возможен вариант, когда мы записываем сразу все исходные уравнения и потом уточняем и редуцируем к более простой (в соответствии с условием). Но о них как-нибудь в другой раз...

Ну а на этом пост подходит к концу. Надеюсь, мне удалось изложить тему понятно, но если остались какие-то вопросы, то смело задавайте их в комментариях

Всем добра и аналитических решений!)

Но решали эту задачу и раньше, только слово "производная" не звучало.

Как-то решали задачу и еще раньше, без привлечения производных даже в неявном виде (по аналогии между математическим и коническим маятником). Например, в 1930-х годах в учебнике Соколова для 9 класса.

Вот вам и ситуация, когда "ускорение (ну то есть силы, действующие на кубик льда) и перемещение (то есть погружение кубика в воду) связаны между собой".

Но мы пока можем решить лишь задачу о характере и периоде колебаний кубика льда в воде. Что насчет затухания, где, как вы выразились, "и скорость там до кучи".

В стандартной школьной программе эта задача не решается. Но она нередко решается в профильных курсах (в допущении, что сопротивление линейно по скорости).

А, ну и да, оставлю оглавление 1 части, чтобы можно было просмотреть, какие и где темы тут есть и промотать то, что уже знаешь:
1. Зачем физике матанализ?
2. Что такое функция и какой она бывает
3. Производная и дифференциал: как маленькие величины решают большие задачи
4. Что такое интеграл, зачем он нужен и каким бывает
5. Дифференциальные уравнения - уравнения для функций

Во 2 части будет применение этих знаний в задачах из физики (к сожалению, в один пост поместить все не получится из-за ограничения по количеству картинок)

Вот теперь можно начинать

Зачем физике матанализ?

Начать рассказ про матан я бы хотел все же с того, что покажу, а зачем он вообще нужен. И удобнее всего, на мой взгляд, это можно отразить на примере какой-нибудь задачи, например, такой:

В стакан наливают воду и затем бросают в него кубик льда, отпуская его почти на уровне воды.
1. Какая часть кубика будет погружена в воду, когда он остановится?
2. Как будет двигаться кубик после того, как его отпустят?

Казалось бы, одна задача, оба пункта про механику, ну значит и решаться они должны похоже, так ведь? А вот и нет! Первый пункт задачи сможет решить любой семиклассник, если сказать ему плотности льда и воды
А вот со вторым пунктом теми же формулами у нас ничего не получится. Можете сами попробовать решить - даже с упрощениями тут ничего не выйдет. И дело тут в том, что во втором пункте у нас ускорение (ну то есть силы, действующие на кубик льда) и перемещение (то есть погружение кубика в воду) связаны между собой. Ну и скорость там до кучи. И тут совершенно непонятно становится, а как использовать то те формулы из школы: чуть сместился кубик - изменились коэффициенты в уравнениях, и вроде бы понятно, как они изменились, но скомпоновать это все в какое-то разумное решение не получается. Однако решение все-таки есть, и его нам поможет найти как раз матанализ

Помимо того, что матан открывает нам возможность хотя бы просто решить задачу, он также дает нам более простые решения для ряда других задач. Например, для следующей задачи:

Здесь уже можно простыми методами решить задачу. И решение, конечно, не сказать что и сложное: сила давления воды на купол равна весу купола (так как именно при полном наполнении вода подтекает), при этом если мы мысленно поместим воду над куполом (см рис. 2 на картинке выше), то на стенки купола обе воды будут давить одинаково, разве что в разных направлениях (чтобы понять это, можно представить маленький участок сферы как плоскость), то есть вес купола - это вес мысленно добавленной воды над ним. Остается посчитать объемы, и задача решена. В моем рассказе решение может показаться легким, однако придумать его сходу может быть довольно затруднительно. Но матанализ дает нам второй путь, более сложный в вычислительном плане, но более простой в придумывании решения: давайте просто при помощи интеграла посчитаем силу давления, она будет равна весу купола и тогда задача решена. До второго варианта, как по мне, дойти проще

В общем, я думаю понятно как производные и интегралы здесь облегчают жизнь: либо упрощают решения, либо вообще позволяют их найти

Что такое функция

Ну а теперь с места в карьер! Воспользуемся самым простым определением: функция - это зависимость одной величины от другой. Иначе, функция ставит каждому числу (набору чисел) в соответствие другое число (набор чисел). Та величина, от которой зависит функция, называется аргументом. Им может выступать также значение какой-то другой функции (тогда функция будет называться сложной). Еще функция может показывать зависимость какой-либо величины сразу от нескольких других. Вот так функции обозначаются:

Например, записывая уравнение обычного равномерного движения (s = v * t), мы показываем, что пройденный путь зависит от скорости и времени движения (прим.: здесь мы скорость рассматриваем именно как аргумент функции, так как считаем ее постоянной в течение времени, то есть не зависящей от времени). Причем мы не просто показываем, от чего зависит путь, но еще и как: этим уравнением мы показываем линейную связь пути со скоростью и временем. Увеличил скорость в 2 раза - пройденный путь увеличился в 2 раза, уменьшил время движения в 3 раза - путь уменьшился в 3 раза. А вот еще пример функции - закон Ома (знает каждый пионер, сила тока U на R: I = U / R). Здесь мы тоже показываем, что сила тока зависит от напряжения и сопротивления, при этом как и в примере выше, формулой отражаем характер связи. Или вот еще площадь круга (запомни милая подруга, пи эр квадрат есть площадь круга: π r^2) - и здесь мы показываем, как площадь зависит от радиуса. Вот еще пара примеров функций, уже с графиками (если вдруг что, график показывает, чему равна функция в каждой точке некоторого интервала)

Что же делает матанализ с функциями?
Во-первых, он нужен для их исследования, ну или для исследования процессов, которые они описывают. Например, посчитать, как сильно растет объем шара при увеличении его диаметра, из зависимости скорости от времени найти зависимость пройденного пути и действующих на тело сил, узнать, при скольки Омах на вот том резисторе сопротивление цепи будет минимально, какую работу совершит газ в двигателе и так далее. То есть по сути мы можем одни функции преобразовывать в другие, относящиеся к одному и тому же (перемещение и скорость, сила тока и заряд и т.д., ну думаю вы уже поняли)
Во-вторых, мы можем из связи между функциями, так скажем, одной природы (перемещение и скорость) определять сами функции, и в этом нам помогают дифференциальные уравнения. То есть если мы знаем, как связано ускорение с перемещением (например, дифференциальное уравнение пружинного маятника ma = -kx), то мы можем определить как и перемещение, и скорость, и ускорение зависят от времени, а также, например, определить более удобную для решения задачи связь между скоростью и перемещением
В общем, резюмируя, матанализом мы можем преобразовывать и находить нужные для решения задачи функции, подобно тому, как в школьной алгебре мы преобразуем и находим подходящие для решения числа

Ну и как вы понимаете, если нам известна нужная функция, то у нас есть вся необходимая информация о каком-либо процессе. Например, если мы вывели зависимость силы тока на резисторе от времени, то мы можем посчитать, каковой она будет в какой-либо момент времени. Ну или наоборот, определить, в какой момент времени она составит, допустим 1 Ампер. В общем, она дает нам всю информацию о протекании тока в резисторе

Производная и дифференциал: как маленькие величины решают большие задачи

Первым на очереди понятием будет производная. Производная функции f - это такая функция f' (f со штрихом, это одно из обозначений), которая показывает, как быстро изменяется функция f. Что это значит? А давайте рассмотрим на примере. Пусть мы наблюдаем за мотоциклистом, который едет по трассе. Его положение на ней описано функцией x(t), которая, собственно, описывает, какое расстояние от начального момента преодолел мотоциклист по дороге (с учетом направления конечно же). Тогда производная x'(t) - это скорость мотоциклиста (от времени). Эта самая производная как раз и показывает, как быстро меняется местоположение мотоциклиста (и да, сразу замечу, тут у нас скорость может быть отрицательной - это когда координата уменьшается)
Вот еще парочка примеров: производная скорости показывает, как быстро изменяется скорость, то есть является ускорением, производная прошедшего через провод заряда показывает, как много заряда в секунду проходит через провод, то есть является силой тока. Замечу, что во всех примерах производные берутся по времени

Однако, определение я дал неформальное. Поэтому давайте пойдем чуть дальше. Формально: производная - это отношение бесконечно малого приращения функции к бесконечно малому приращению аргумента в данной точке. Звучит страшно и не понятно, но сейчас разберемся

Вернемся к нашему мотоциклисту и выберем какой-нибудь момент времени. Я его буду обозначать как t1. В этой же точке мы, используя нашу функцию x, можем определить координату мотоциклиста, обозначим ее за x1. А теперь мы выберем второй момент времени t2 и аналогично вычислим значение функции в этот момент времени (и обозначим за x2). А теперь мы разницу между x1 и x2 разделим на разницу между t1 и t2. Что же мы получим - а мы получим скорость (v = (x2 - x1) / (t2 - t1)). Ну почти) Здесь мы использовали подход из равномерного движения: разделить пройденный путь на время. Только тут мы не весь путь на все время делим, а выбираем путь и время за какой-то участок движения. Но подождите, ведь это же не та скорость, у нас здесь движение ведь не равномерное, вон какой график искривленный:

Да, скорость пока что мы нашли неправильно. Но. Что будет, если мы станем приближать t2 к t1. А вот что:

Чем меньше мы берем масштаб, тем менее кривым выглядит график. Посмотрите на 4-ую и 5-ую картинки - график не отличить от прямой. То есть чем более мелкий масштаб мы берем, тем все больше и больше движение становится похоже на равномерное. Что же будет, когда мы разницу между t1 и t2 устремим в ноль - движение между этими точками можно будет без зазрений совести считать равномерным. А тогда написанное выше деление разницы между x2 и x1 на разницу между t2 и t1 даст нам правильное значение скорости. Скорости в момент времени t1, так как эту точку мы не трогали, а приближали к ней t2 (хотя в общем-то разницы с t2 тут нет, но важно понимать, что мы так получим скорость только в самой точке)

Здесь кстати, можно заметить геометрический смысл производной: она равна угловому коэффициенту касательной, ну либо же тангенсу угла между касательной и горизонтальной осью (в данном случае t, то есть с осью аргумента). Ведь согласитесь, когда мы почти соединили t1 и t2, прямая, проведенная через график в этих точках станет касательной. Ну и для понятности вот картинки:

Однако читатели могут задать резонный вопрос: а зачем ты нам вот сейчас расписывал это формальное определение, если мы опять вернулись к скорости? Ну во-первых, чтобы вы знали, как правильно определяется производная и какой у нее геометрический смысл) А во-вторых, чтобы подобраться к такой штуке как дифференциал. Опуская некоторые тонкости, вот те разницы между x1 и x2 и между t1 и t2 и есть дифференциалы. То есть бесконечно малые изменения функции и аргумента. Дифференциал функции (в данном случае у нас все еще функции от того мотоциклиста) - это dx = x2 - x1, дифференциал аргумента - dt = t2 - t1 (замечу, что в аналитическом виде дифференциалы равны нулю (то есть их точные значения), так как мы устремили в ноль разницы x2 - x1 и t2 - t1; ненулевыми они будут при использовании приближенных численных методов). Как вы поняли, производную можно еще назвать отношением дифференциалов. А еще, будучи во всеоружии, можно записать обозначения производных (наконец-то :) ):

Помимо этого стоит немного написать о том, как работать с дифференциалами. Да, по сути dt и dx мы можем рассматривать как обычные переменные. То есть мы можем домножить на дифференциал, разделить на него и т.д. Помимо этого, он имеет те же свойства что и производная (ну там дифференциал суммы, произведения и т.д.)

А еще можно сокращать дифференциалы более высокого порядка малости, что я отражу на примере закона сохранения энергии для пружинного маятника:

Остался последний момент - как определять производные и дифференциалы? Ну с дифференциалом все понятно, формула выше есть, а с производной что? По определению через предел считайте) Шучу. Для того, чтобы научиться считать производные, я оставляю эту ссылку. После того, как мы разобрались с тем, что вообще это за зверь под названием производная, овладеть техникой дифференцирования будет несложно

Что такое интеграл, зачем он нужен и каким бывает

У интеграла (вернее у интегрирования, то есть) будет несколько определений. Все они, конечно, взаимосвязаны, но оперируя сразу несколькими определениями, будет удобнее понять, что это такое и как это использовать. Итак...

Интегрирование - операция, обратная дифференцированию. То есть если мы возьмем какую-то функцию, проинтегрируем ее, а затем продифференцируем, то мы получим снова эту же функцию. Можно опять сравнить с алгеброй: если мы умножим число на 2, а затем разделим на 2, то мы получим снова это же число, или если мы найдем квадратный корень числа, а потом возведем в квадрат, то мы снова получим исходное число

Возвращаясь к мотоциклисту из главы выше, теперь предположим, что нам известно, как зависит его скорость от времени. Хотя нет, не так. Пусть нам известно его ускорение в зависимости от момента времени (с акселерометра сняли, например). Тогда если мы проинтегрируем один раз ускорение, то мы получим функцию скорости мотоциклиста от времени, а интегрируя еще раз мы получим функцию координаты (та самая x(t), которую в прошлой главе мы считали известной):

Интегрирование - суммирование бесконечно малых величин. Что это значит объясню на примере. Давайте возьмем какой-нибудь сосуд и наполним его водой. Теперь перед нами вопрос: с какой силой вода давит на стенки сосуда? Простое "Сила = давление умножить на площадь" здесь не прокатит, так как давление то у нас не постоянное. Поэтому наш сосуд мы разрежем на много маленьких колец:

Когда мы разбили сосуд на бесконечно малые кольца, мы можем считать, что на всем вот этом колечке давление постоянно (аналогично тому, как мы делали с производной, масштабируя график и сближая точки). А значит, мы можем рассчитать силу давления на кольцо по простой формуле: умножим давление на этом кольце на его бесконечно малую площадь. Теперь если мы сложим силы с каждого такого колечка (которые тоже бесконечно малые), то мы и получим искомую силу:

Кстати, с аналогичным подходом мы можем выйти на геометрический смысл интеграла - площадь под графиком. Ведь смотрите, здесь похожий подход: малый участок площади под графиком можно записать как произведение функции (ее значение еще будет высотой получаемого прямоугольника) на малый шаг аргумента (длина прямоугольника), а тогда суммируя, мы получим площадь под графиком:

На картинках вы могли уже заметить различные способы записи интеграла. Поэтому вот обозначения:

Как вы кстати можете заметить, в первом определении у нас интеграл был неопределенный, а вот во втором - наоборот, определенный. Помимо этого, тут можно заметить одну особенность: неопределенный интеграл будет зависеть и от переменной интегрирования тоже (ну и сразу замечу, что для неопределенного интеграла мы должны знать хотя бы одно значение первообразной, чтобы определить константу C), а при определенном - интеграл становится, по сути, числом, а полученная после интегрирования функция не зависит от переменной интегрирования (кроме тех случаев, когда пределы интегрирования зависят от переменной интегрирования, то есть являются функциями)

Зачем же нужны интегралы? Ну, я думаю, это понятно из примеров: интеграл, как и производная, позволяет преобразовывать функции. Скорость мы преобразовали в координату, из силы тока можем узнать, какой заряд прошел через провод, зависимости давления газа от его объема можем получить работу этого газа при расширении, а из зависимости давления столба жидкости можем вывести силу

Ну и да, ссылки на то, как научиться интегрировать: раз (там также в статье ссылки на другие статьи) и два с сайта Александра Емелина, а также ссылка на другой сайт, где информация более полная, но более сложная. Хотя, мы же уже разобрались с интегралами, так что сложного ничего не будет)
Ну и да, все три ссылки на неопределенные интегралы. Однако не стоит волноваться: для определенного интеграла нужно просто цифры или буквы подставить, с этим то вы точно справитесь без уроков)

Итак, мы почти во всеоружии. А почему почти? А потому, что помимо простого интеграла, который я описывал сейчас, есть еще и другие: двойные, тройные, по контуру и по поверхности. Они идут чутка не по теме поста (рассмотрим их когда-нибудь потом, когда будем говорить про теорию поля), поэтому я очень кратенько расскажу про них на примерах

Двойной интеграл. Пусть есть двумерная система координат (оси x и y). И пусть у вас есть функция h(x, y), которая отражает зависимость высоты, например, вашей дачи. Если вы проинтегрируете эту h по участку поверхности, на котором находится дом, то вы найдете объем, занимаемый домом. Еще можно в пример привести момент инерции сечения из сопромата: там вы суммируете моменты сил, создаваемые механическим напряжением в сечении. Ну и собсна поверхность для интегрирования - это поверхность сечения

Тройной интеграл. Пусть у вас есть 3-мерная система координат и функция, которая показывает зависимость плотности тела от координаты точки в нем. Тогда если вы проинтегрируете ее по объему этого тела, вы получите его массу

Интеграл по контуру. Допустим, вы строите забор (неважно где, важно, что строите :) ). И опять, пускай у вас есть 2-мерная система координат, а также функция h(x,y), которая связывает высоту забора с координатой на местности. И помимо этого, вы выбрали, как будет расположен этот забор (провели линию на плоскости, то есть создали контур). Тогда интегрируя h по этому контуру вы получите площадь забора, который собрались строить

Интеграл по поверхности. Есть заряженная непроводящая сфера, которая находится в неоднородном электрическом поле. Интегрируя по поверхности сферы электрическое поле, мы найдем силу, с которой это самое поле действует на сферу (просуммируем силы, действующие на каждый малый участок поверхности)

Ну что ж. Большая часть теории позади. Но это не повод останавливаться - переходим к следующей главе

Дифференциальные уравнения - уравнения для функций

Дифференциальное уравнение - это уравнение, неизвестная в которой является функцией. И как вы понимаете, в таком уравнении у нас будет не только функция, но и ее производные. Довольно похоже на обычные уравнения, где икс нужно найти, отличие в том, что в обычных уравнениях из школьной алгебры икс это какое-то число, при котором мы получим верное равенство, а в диффурах икс - это функция, для которой также мы получим верное равенство. Давайте взглянем на несколько таких:

Согласитесь, после пройденной теории выглядит довольно просто. К слову, как и с алгебраическими уравнениями, мы можем составлять системы дифференциальных уравнений (классика классик - уравнения для движения по орбите, оставлю ссыль на вики) Еще в диффурах может быть несколько независимых переменных, то есть когда искомая функция является функцией нескольких переменных (аргументов) (но их мы затрагивать сегодня не будем, уравнения в частных производных тоже обсудим вместе с теорией поля). И больше про них рассказывать, пожалуй, нечего (ну кроме как решать)

Еще у диффуров есть своя классификация:

Что касается решения таких уравнений. Ну во-первых, нужно как раз применять полученные до этого знания: заменять переменные так, чтобы решение было легко найти (свести к тому уравнению, алгоритм решения которого уже существует), дифференцировать и интегрировать. Во-вторых, для некоторых уравнений есть алгоритмы решений: с сайта Александра Емелина - диффуры первого порядка, диффуры второго порядка, системы диффуров (да, статей там больше, но в тех, что я оставил, есть ссылки на остальные статьи, в общем, проблем не будет); более сложный и объемный материал: типы уравнений и методы решения. В-третьих, если у уравнений не получается найти решение на бумаге - в дело вступает численное решение (собсна большинство диффуров можно решить только численно)

Ну и на этом миникурс по матанализу можно заканчивать!

В следующем посте разберем, как этим всем пользоваться, на примере разного рода задачек. Ну а пока... Пожелаю всем хорошего настроения и дифференцируемых функций :)

Именно при таком законе тяготения мы можем наблюдать привычные нам орбиты (эллипс, гипербола, парабола). Но что, если бы закон был немного другим, как бы тогда выглядели орбиты?
На это мы сейчас и посмотрим. Ну а самый удобный способ посмотреть на ньютоновскую гравитацию - нарисовать орбиты, поэтому именно так будем определять, что было бы, если бы гравитация работала по-другому. А заодно вы сможете сами и без математики покрутить и повертеть эти орбиты, в конце поста оставлю файл и инструкцию к нему

Ну и оставлю небольшое уточнение перед прочтением: во всех случаях коэффициенты подобраны так, что сохраняется ускорение свободного падения на Земле (а не ее масса). Сделал это для удобства, иначе была бы куча мучений со скоростями). Ну и да, орбиты вокруг Земли, хотя это не особо важно

Что будем менять в гравитации?

Прежде чем начать смотреть на красивые графики и страшные формулы, разберемся, что мы вообще хотим поменять. Ну, очевидно, не гравитационную постоянную, ведь принципиально от этого ничего не изменится. Также очевидно, что и не степени или коэффициенты при массах, так как в таком случае мы по сути будем просто менять константы при формуле, опять-таки, принципиальной разницы не будет
Однако, если менять степень при расстоянии, то вот тогда мы получим принципиальные различия. Ведь сменой степени мы по сути поменяем и характер уравнений, описывающих движение (что будет видно дальше)
Замечу, что еще можно не только что-то менять в самой формуле, но и дополнять ее. Однако способов ее дополнить в значительно раз больше, чем способов изменить, поэтому на все подобные дополнения поста уж точно не хватит. Так что введение чего-то нового в формулу оставлю читателям в качестве упражнения)

Немножко про обычный закон тяготения

Но начнем мы все таки с того, как и почему возникают привычные нам формы орбит. Тут на самом деле все довольно просто, но, как мне кажется, будет полезным показать, как все это дело получается. Записываем уравнения движения в полярной системе координат и решаем их:

Полученное уравнение, хоть это и не выглядит очевидным, описывает кривые второго порядка с фокусом, лежащим в начале системы координат. То есть мы получаем наши привычные эллипсы, гиперболы, параболы (ну и окружности с прямыми). Покрутить их можно здесь. А, ну и пару картинок, как полагается:

Еще один частный случай закона тяготения

Помимо случая с квадратом радиуса есть еще один вариант, для которого можно решить уравнения движения - кубическая зависимость от расстояния. Правда, здесь решение будет более громоздким, поэтому часть выкладок, использованных выше, я опущу:

Во всех трех случаях (кроме 2 при нулевой вертикальной скорости) формулы задают спирали (видно на картинке ниже). Первая, с экспонентами, и вторая при направленной вниз вертикальной скорости дают спирали, которые стремятся к центру планеты (1 и 2 на картинке соответственно). Вторая при направленной вверх вертикальной скорости и третья дают спирали, которые наоборот "уходят" от планеты (4 и 5 соответственно). И только 2 случай при нулевой вертикальной скорости (3 на картинке) дает привычную круглую орбиту

В реальности (ну как реальности, в жизни все таки в уравнениях не куб) вероятность выпадения вот такой удобной конфигурации скоростей (скорость в точности равна первой космической и в точности направлена в горизонт) у спутников да и у чего угодно равна примерно ноль целых хрен десятых, так что с такой гравитацией появление звездных систем просто-напросто невозможно. Поэтому давайте порадуемся за квадрат в наших уравнениях, а то не видать бы нам красивых восходов и закатов, луны на небе, да и года отмерять нечем было бы, нового года бы не отмечали) Правда и отмечать было бы некому)

Ах да, покрутить такие орбиты тоже можно, вот ссыль

А что там с остальными степенями

Для всех других степеней у расстояния, увы, аналитических решений нет. Но не беда, ведь есть тяжелая артиллерия в виде численного моделирования)

К этому сейчас и приступим, но сперва пошаманим над формулами. Перепишем исходную систему в более общем виде через параметр в степени расстояния, а также перепишем систему так, чтобы заменить время на угол:

Система позволяет моделировать через время, а конечное уравнение - через угол. Пользоваться будем и тем, и тем, в зависимости от того, какая модель будет удобнее

Итак, пишем код для каждой модели

В отличие от моих предыдущих постов, где я выводил набор графиков, здесь я решил добавить ползунки и пользоваться ими. Графики кстати выглядят вот так:

Ну и теперь наконец смотрим на орбиты. Коэффициент при степени я подписал над графиками:

Вот такая красота получается. Особенно интересными графики выглядят при n > -3, образуя интересные и красивые узоры
А еще смотрите как прикольно витки орбиты "складываются" в окрестности n = -2 (привычная гравитация) и n = 1 (может получиться при привычной гравитации если лететь сквозь равномерный по плотности шар, об это рассказывал здесь):

Подметим еще два интересных факта:
1. Если буква n не меньше -1, то бессмысленно понятие второй космической, так как она будет бесконечна. Это вытекает из потенциальной энергии на бесконечном расстоянии. Проверить этот факт легко, поэтому оставлю это как еще одно упражнение для читателей)
2. Если n = -1, то первая космическая скорость будет всюду одинакова. Проверить тоже несложно, поэтому также оставлю в качества упражнения для читателей)

Как самому повертеть орбиты?

Как и обещал, оставлю модели для собственного ковыряния орбит (также можно посмотреть частные случаи в Desmos-е, дублирую ссылки [n=-2], [n=-3]). Обе численные модели вы можете скачать с ЯДиска по этой ссылке (представлены в файле формата .CDF)
Чтобы открыть их, нужно установить себе прогу Wolfram Player (ссыль на оф. сайт, она бесплатная) и запустить через нее скачанный файл
Внутри там все будет написано, так что проблем с пониманием чаво и каво возникнуть не должно. Также не бойтесь, если график становится красным или выдает ошибку, это нормально, связано с "сингулярностями" в некоторых точках при вычислении. Если возникают какие-то проблемы с моделью, либо хотите поменять границы у ползунков - пишите в комментарии, буду исправлять и дополнять. Ну и оставлю картинкой интерфейс программки:

Что по итогу?

Осматриванием прикольных картинок, ой, то есть путем сложных научных изысканий можно понять, что стоит порадоваться за наш удобный закон тяготения) Ведь при других коэффициентах звездных систем или бы не было, или Вселенная скорее всего не успела бы развиться (для n >= - 1, ну когда второй космической нет), или орбиты были бы такие, что и не разберешься, что за ужас в космосе творится (а то попробуй по тем узорчикам разбери, как гравитация устроена :) )

На такой веселой ноте пост заканчивается. Однако, помимо классического "Надеюсь, было интересно и познавательно, если что-то было непонятно - спрашивайте", хотел бы спросить у вас, как вам добавление упражнений для самостоятельного решения читателями? Мне идея показалась хорошей, так как и материал особо не выдергивается, и есть возможность читающим самим что-то дополнительно повысчитывать, и хотелось бы какой-никакой фидбэк

За сим окончательно откланиваюсь, и всем желаю удачи, счастья, успехов и нормальной гравитации в Новом 2024 году!!!

Организация

До 2019 года похожую конференцию в России организовывала компания Wolfram Research (разработчик WL, Mathematica, Wolfram Alpha, System Modeler). Затем после ввода ограничений в связи с COVID19 данная конференция больше не проводилась. Это мероприятие было единственным такого рода в России, которые посвящено технологиям Wolfram. И вот спустя 4 года мой друг Пётр Тенишев (администратор группы в vk, посвященной Wolfram Mathematica) и я (редактор в этой группе) решили возродить эту конференцию собственными силами. Почему мы решили это сделать? Мы считаем, что WL крайне недооценен и непопулярен. О нем хорошо знают в академической среде, но язык уже давно используется не только для решения уравнений, а для самых различных задач. И ради популяризации языка программирования мы и решили организовать конференцию куда пригласили ученых и инженеров.

Как стать участником

Все очень просто. Конференция бесплатная. Выступить на ней и посетить ее могут все желающие. К докладам, как я писал выше, только одно условие - вы должны рассказать о том как применяете язык Wolfram. Для того чтобы стать участником достаточно связаться со мной или с Петром одним из доступных способов (контакты будут ниже) либо заполнить форму регистрации по вот этой ссылке: https://wolfr.am/1d0y29RKG (форму регистрации я написал на WL и опубликовал в облаке)

Контакты

Пётр Тенишев
ВК: https://vk.com/id618500
Почта: tenishefff@yandex.ru

Кирилл Белов
ВК: https://vk.com/kirillbelovtest
Почта: kirillbelovtest@gmail.com
Телеграм: https://t.me/kirillbelovtest

Все новости касающиеся конференции так же в группе в ВК: https://vk.com/wolframmathematica. Здесь же вы можете задать любой вопрос по WL, так как это суть этой группы - в ответах на вопросы со стены.

Всем спасибо за внимание! Буду рад видеть вас на конференции и благодарен за распространение этого поста, каждый лайк и комментарий!

Можно сразу заметить, что при таком "повороте" орбиты перицентр увеличивается. Значит теоретически может быть такой случай, когда спутник сам выйдет на орбиту. Давайте это проверим и попытаемся найти такой случай

Модель спутника

Так как основы никакой нет, то сами выберем, каким будет спутник. В качестве модели я решил взять конус диаметром 1 м, углом раствора 30 градусов и массой 500 кг. Этакий набор кубсатов под бронированным колпаком :)
В полете важную роль будет играть сопротивление воздуха, поэтому вычислим среднее значение коэффициента сопротивления воздуха. Но не совсем того, что нам дает классическая формула F = p * S * c * v^2 / 2, а немного другого. Запишем формулу ускорения от аэродинамического сопротивления: a = p * S * c * v^2 / 2m, заметим, что все, кроме p и v, - это константы. p, то есть плотность среды, мы заменим на p0 * e^(k * H), то есть аппроксимируем плотность от высоты при помощи экспоненты. Перепишем формулу ускорения: a = (p0 * S * c /2m) * v^2 * e^(k * H). Теперь все константы перепишем в одну a = C * v^2 * e^(k * H). Вот эту C мы и найдем
Сама по себе C - это не константа, так как коэффициент сопротивления воздуха для одной и той же формы разный при разных скоростях. Однако на больших скоростях он колеблется незначительно (что мы дальше и увидим), поэтому его можно принять константой (в целом, для более точного решения нужно C найти через интерполяцию его значений при конкретных скоростях, но для этого нужно взять довольно много точек, что делать не особо хочется, да и на точность это сильно не повлияет, зато прибавит лишней работы)
Ну коль надо измерять сопротивление воздуха, то нам понадобится САПР, в моем случае это SolidWorks. Запускаем, создаем модель, заходим во FlowSimulation и создаем проект:

Скорость -30000 м/с - один из расчетных случаев

Теперь поставим в проекте цель находить силу по оси Oy и по несколько раз запустим расчет, каждый раз меняя значение скорости потока воздуха. Я буду измерять с 8000 м/с до 30000 м/с с шагом в 1000 м/с. Для каждой скорости записываем действующую силу. Дальше, возвращаясь к формуле ускорения, мы избавимся от e^(k * H). Так как в SolidWorks-е воздух имеет такую же плотность, что и воздух у поверхности Земли при н.у., то переменная H становится равна нулю, а экспонента - единице. Ну а чтобы вычислить тот самый коэффициент, мы будем силу делить на массу и на квадрат скорости (сила на массу даст ускорение, а если ускорение поделить на квадрат скорости, то получим только коэффициент, ну и еще экспоненту, но мы от нее избавились). Короче говоря, пишем таблицу в экселе:

1-ый столбец - скорость, 2-ой - искомый коэффициент, 3-ий - сила, действующая на модель при данной скорости
Осталось найти среднее значение. Но как это сделать? Будем действовать так же, как при нахождении средней скорости: проинтегрируем функцию C(v), полученную интерполяцией табличных значений, а затем разделим на разность пределов интегрирования. В качестве пределов интегрирования будут использованы минимальная и максимальная скорость, что логично. Запускаем Wolfram Mathematica, пишем и выполняем следующий код:

Можно заметить, что сам коэффициент колеблется незначительно, что нам на руку

В целом, это все, что нужно знать про модель. В решении мы пренебрежем уменьшением массы от испарения аблятора, напряжения и деформацию рассматривать не будем (так как первое нам не нужно, а второе будет очень маленьким). Также примем, что наш конус при движении острием вперед устойчив, то есть его ось всегда совпадает с вектором скорости воздуха. На деле так случается не всегда, все зависит от центра масс, но будем считать, что спутник мы сделали устойчивым

Плотность атмосферы

У нас остался неизвестный коэффициент при экспоненте, его тоже надо найти (конечно, можно и плотность интерполировать, но для этого нужно много точек при больших высотах, что, опять же, делать не очень приятно, к тому же приближение через экспоненту работает довольно точно). Находим ГОСТ 4401-81 Атмосфера стандартная и из него берем плотности воздуха при разных высотах, далее записываем их в эксель и строим график. Создаем линию тренда, делаем ее экспоненциальной и выводим уравнение на график

Тут же сразу замечаем, что у полученной функции в нуле плотность не равна плотности воздуха при нулевой высоте. Поэтому полученный прежде коэффициент для сопротивления воздуха нужно переделать. В нем есть начальная плотность, которая как раз равна 1,225 кг/м^3. А при приближении экспонентой она должна быть равна 1,3611 кг/м^3. Поэтому сам коэффициент разделим на 1,225 и домножим на 1,3611. На картинке он есть, вон в низу красуется)

Составление модели полета

Вводные данные есть - значит можем приступать к самой модели полета. Сразу определимся, что в ней будем учитывать, а что не будем. Во-первых, в учет пойдут только сила тяжести и сила сопротивления воздуха. Остальные силы очень малы, поэтому ими можно пренебречь. Помимо этого не будем учитывать моменты. Мы заранее приняли, что аппарат будет устойчив, поэтому можно не записывать уравнения моментов и не вводить зависимость сопротивления воздуха от ориентации: спутник всегда направлен по движению (a.k.a. по програду). Также по мелочи, не будем учитывать изменение радиуса Земли (и эллиптичность самой Земли в сечении) при разной широте старта
Систему координат возьмем декартову, трехмерную. Нуль координат будет совпадать с центром Земли
Приступим к формулам. Нам надо выразить ускорения по 3 осям
Начнем с силы тяжести. При помощи чертежа находим, как будет зависеть проекция силы на ось от координат тела:

Выражение записано только для оси Ox, однако оно аналогично для и для Oy и Oz
Теперь выражаем F, вернее a, и записываем проекции ускорения от силы тяжести на каждую из осей

Теперь строим чертеж для силы сопротивления воздуха:

И также выражаем ускорение от АС, а затем и ускорение в проекциях

Однако здесь можно сразу заметить один нюанс: мы не все выразили через x, y и z и их производные. Дело в том, что Земля крутится, а вместе с ней и атмосфера. При помощи чертежа определим, как зависит скорость воздуха от координат и перезапишем v-шки через них:

Перезапишем формулы для сопротивления воздуха:

И составим сами уравнения модели:

Казалось бы все, модель готова. Но тут есть нюанс. Работать с трехмерной моделью полета не очень удобно, к тому же это более ресурсозатратно (а еще у меня Wolfram может сильно косячить с графиками в 3D). Поэтому сократим количество измерений до 2
Для этого примем, что орбита находится в одной плоскости (на деле она чуть-чуть смещается, как раз из-за вращения атмосферы, но это смещение довольно мало). Плоскость орбиты должна проходить через место старта и нуль системы координат. Из этого следует, что ее наклон к плоскости Oxy равен широте места старта. Теперь для удобства примем, что ось Ox принадлежит этой плоскости (это соответствует случаю, когда x-координата места старта равна нулю). Теперь на этой плоскости проведем систему координат Ox0y0, причем x0 совпадает с x (поэтому вместо x0 будем писать просто x). Построим чертеж и выразим y и z через y0, а также запишем их производные первого и второго порядка:

Перепишем систему в двух измерениях. y0 выразим из y (выражение через z и y дают разные формулы, которые численно не сильно отличаются. Это как раз из-за того, что на деле орбита не находится в одной плоскости):

Вот теперь модель готова

Поиск решений для задачи

Теперь надо найти такие комбинации начальных скоростей по обеим осям, чтобы аппарат вышел на орбиту (или убедиться, что их нет). Так как данная модель не имеет аналитического решения, то придется просто перебирать решения (сразу добавлю, что для всех параметров сразу все же можно найти решение, для этого нужно решить систему R(t0) = (6371000 + 180000) м) и R'(t0) = 0 (здесь вводится полярная система координат), однако я не нашел способа сделать это в Wolfram-е, а также для такого решения банально не хватает мощностей моего компьютера). Это не даст стопроцентный ответ на поставленный в начале вопрос, но по самим траекториям можно будет предположить, каков ответ
Как будем перебирать? Я решил выбрать более менее подходящий вариант между точностью и затратами на расчет, поэтому выбрал ограничения для начальных горизонтальной и вертикальной скоростей в 3000 м/с и 8000 м/с соответственно снизу и 30000 м/с сверху (да, стоило в начале посчитать коэффициент вплоть до 30000*Sqrt(2) м/с, но коэффициент ведь считаем постоянным, а поэтому можно использовать и тот, что есть). Шаг для обеих скоростей выберу в 500 м/с. В итоге получим 2475 траекторий, которые надо отсмотреть и проанализировать
Также в решении надо будет ввести ограничение по времени внутри системы (то есть от какого до какого момента моделировать полет). Для этого нижнее (оно же начальное) значение времени будет равно 0, а верхнее я решил принять равным орбитальному периоду для спутника на эллиптической орбите с апогеем ровно на границе сферы тяготения и перигеем в 180 км (число взято не совсем из головы, изначально я предполагал вводить уплощенную модель, которая имеет аналитическое решение, чтобы определить, среди каких скоростей искать решение, и вот там как раз спутник должен был выйти на орбиту с перигеем в 180 км. Но решение этой модели давало вообще неправильные цифры (для примера - чтоб хотя бы просто не упасть на Землю, нужна была горизонтальная скорость в ~150 км/с, что в полной модели давало достижение второй космической), поэтому я от него отказался)
Итак, пишем код, запускаем его и идем пить чай, че еще делать то)

Через несколько минут приходим назад и мотаем вниз в поиске кучи надписей Null в фигурных скобочках. Если они есть и новых графиков не появляется, значит расчет окончен. Можем приступать к анализу
Но перед этим сразу определим, какие графики мы можем теоретически получить. Их 4 типа:

1. Прямая с малой кривизной. На координатных осях значения до примерно 1*10^11. Это случай, когда аппарат набрал вторую космическую скорость и покинул сферу тяготения Земли

2. Прямая с малой кривизной. На координатных осях очень большие значения, больше чем в первом типе. Это случай когда спутник упал на Землю. Из-за экспоненциальности плотности воздуха и учета вращения атмосферы спутник, оказавшись под поверхностью планеты, начинает испытывать очень сильное действие силы сопротивления воздуха, которое не останавливает его, а заставляет двигаться. В купе с этим из-за перехода к 2 измерениям спутник не движется по "орбите" под землей, а очень сильно ускоряется крутящейся атмосферой, из-за чего набирает гигантскую скорость и улетает от Земли на миллионы световых лет

3. Разомкнутый эллипс. Это тот случай, когда апогей оказался не сильно выше границы сферы тяготения. Так как есть ограничение по времени, заданное максимально высокой орбитой, то при апогее ниже границы, эллипс должен быть замкнутым (или почти замкнутым, но там расстояние между началом и концом кривых должно быть маленьким)

4. Замкнутый эллипс. Это как раз стабильная орбита. Эллипс может быть чуть-чуть разомкнутым, об этом написал выше

И теперь скроллим все две с половиной тысяч графиков и смотрим на них. Пока прикреплю пару примеров:

Первый тип траектории

Второй тип траектории. Видны очень большие значения координат на осях

Эллипс, который "не шмог" ) Неизвестно, какой у него перигей, но вот апогей оказался выше границы сферы тяготения, поэтому на такую траекторию в реальности все же не выйти. Ах да, это третий тип

Еще один довольно причудливый график. Здесь спутник вышел из атмосферы, сделал виток и упал на Землю (об этом говорит последний кусок траектории), после чего полетел далеко-далеко от Земли. Ну и это второй тип траектории

Как вы могли заметить, я не привел пример 4 типа графиков. А все потому что таковых не было. Хоть выборка и довольно грубая (шаг аж в 500 м/с), она дает понять, что скорее всего выйти на орбиту без включения двигателей не получится (на самом деле то довольно много есть итераций, в которых спутник покинул атмосферу, но потом упал на Землю). Что ж, удручающе, хотелось найти какое-нибудь решение. Хоть и такой результат неудивителен

Как все же можно выйти на орбиту?

Но представим, что нам ну очень хочется на орбиту. Мы уже и пушку купили, и спутник. Логичным становится то, что к спутнику нужно приделать ступень. Представили, что приделали, теперь надо узнать, как из пушки нужно выстрелить и сколько надо дельты
Пусть мы хотим выйти на круговую орбиту радиусом R + R0. Если в описанной прежде системе закрепить угол наклона к горизонту и менять только скорость, то можно заметить, что при росте скорости растет апогей (ну то есть высота апогея от скорости - функция монотонная). А значит, для данного угла существует только одно значение скорости, которому соответствует требуемое значение апогея. Тогда общее множество решений для случая, когда апогей равен R, является некоторой кривой (при решении R(t) = R + R0 это будет поверхность t(v0, a), и это будут все траектории, проходящие через R + R0. Так как при увеличении скорости растет апогей, то нам для каждого угла a нужна одна скорость, которая будет минимальна для этого угла a в t(v0, a). А это как раз и получается кривая)
Теперь из этого множества решений нужно взять одно подходящее. И оно соответствует той комбинации угла наклона и начальной скорости, при которой последняя будет минимальна. Это следует из того, что с ростом скорости максимальное значение силы сопротивления воздуха растет квадратично, а скорость в апогее - приблизительно линейно. В данном случае увеличение скорости незначительно понизит нужную дельту (линейно уменьшится), зато сильно повысит массу конструкции спутника и ступени (будет также увеличиваться квадратично). Учитывая сильный рост массы конструкции, чтоб дельты было достаточно, нужно будет также увеличить начальную массу по сравнению со случаем для минимальной скорости (это следует из того, что нужная дельта убывает медленнее, чем растет масса конструкции). В итоге получим большие затраты по топливу, материалам для ступени, большие ограничения на спутник из-за перегрузок и большие энергозатраты на запуск из пушки. А это нам не особо надо. Конечно, могут быть случаи, когда подходящая начальная скорость не равна минимальной. Но тут уже нужно конкретно рассматривать конкретную ступень и спутник.
Если сократить, то получим, что для выхода на орбиту нужно решить один из вариантов модели полета из поста (в идеале - трехмерную, используя плотность и коэффициент сопротивления воздуха как функции, полученные интерполяцией, а также учитывая все все все силы, испарение аблятора, моменты и т.д.) в параметрическом виде, причем в полярных координатах (перейти к ним не сложно: выражаем декартовы координаты через произведения радиуса и синусов/косинусов угла/углов -, так что это не проблема), далее найти функцию t(v0, a), удовлетворяющую условию R(v0, a)(t) = R + R0, затем найти кривую, в которой каждому a соответствует минимальная v0 и среди v0, принадлежащих этой кривой, найти либо минимальную v0 (то есть минимальную v0 для t(v0, a)), либо найти такую v0, которая даст минимум массы спутника со ступенью (в большинстве случаев она совпадает с минимальной). Затем по v0 найти a, решить модель с заданными параметрами и уже по ней определить все остальные требования к спутнику (дельта, прочностные характеристики и т.п.). Замечу, что процесс итерационный, так как коэффициент сопротивления воздуха берется из модели аппарата, а модель из характеристик, которые берутся из решения модели полета, для которой нужен коэффициент сопротивления воздуха...

Ну а на этом пост заканчивается, ведь ответы на все вопросы из его начала получены. Надеюсь, читать было интересно, а содержание было понятным. Если есть какие-либо вопросы или что-то оказалось непонятным - пишите в комментариях, постараюсь более подробно разобрать. Буду рад критике, советам и дополнениям к содержанию поста.

Всем добра и с прошедшим Новым годом)