Теория вероятностей и математическая статистика

Предложено ввести обобщенный фактор неидеальности систем g в уравнения информа- ционной энтропии, описывающие самоорганизованные структуры существенно нерав- новесных систем с приложением для изучения топологических свойств высокомолеку- лярных соединений в растворах на примере лигнинов древесины. Фактор g как относи- тельная термодинамическая характеристика связывает идеальную и реальную модели систем, в которых можно выделить два конкурентных (противоположных по знаку и действию) процесса: порядок (–) ↔ хаос (+); притяжение (–) ↔ отталкивание (+); сжа- тие (–) ↔ расширение (+); кластеризация (–) ↔ распад (+) и т. д. g = 1 + 〈– βord + αnord〉 = = 1 + 〈– pi (β) + pi (α)〉, где – βord ≡ 1/nΣn i βi и αnopd ≡ 1/nΣn i αi – относительные средние ха- рактеристики (pi – статистические вероятности) противоположно протекающих процес- сов. Фактор g изменяется в интервале 0 ≤ g ≤ 2 и зависит от того, какой из конкурентных процессов превалирует. При αnord = 0 g → 0, при βord = 0 g→2, при g = 1 поведение эле- ментов системы будет идеальным. Фактор g вводится в любые классические уравнения, пригодные для изучения идеальных систем, в целях использования их для описания ре- альных систем (например, в уравнения Генри, Рауля, Вант-Гоффа, состояния идеального газа и т. д). Строго математически фактор g определен через величины М – мера, ε – мас- штаб, d – размерность в виде отношения логарифмов мер реального (М*) и идеального (М0) состояний объекта: g = lnМ*/lnМ0 = d/D, где М* и М0 может быть Nd – число эле- ментов в структуре фрактального реального (например, кластера) или математического объекта (например, салфетка Серпинского) и ND – число элементов в структуре объекта в идеальном состоянии, обладающих свойством многомасштабности и самоподобия (d и D – фрактальная и евклидова размерности). Как термодинамическая характеристика gth определяется отношением термодинамических функций, функционалов, например, ΔGi*/ΔGi, где ΔGi* = –RTlnаi – реального и ΔGi = –RTlnNi – идеального состояний; ко- личеством молей n* – реального состояния вещества к n – идеальному; относитель- ными энтропиями системы ΔSreal/ΔSid. Получены новые выражения информационных и термодинамических энтропий с дольным (0¸1) моментом порядка – энтропийным gS и термодинамическим gth факторами неидеальности для анализа самоорганизован- ных квазиравновесных структур в формализме Реньи: SgS M–Rn(p) = R/(1 – gS) lnΣN i pgS i; Sgth M–Rn = R/(gth)ln(ΣN i=1 p i gth – 1). В формализме Тсаллиса SgS M–TS (p) = R(1 – Σi N(ε)pi gS)/(gS – 1); Sgth M–TS (p) = R(1 – Σi N(ε)pi 1–gth)/gth с приложением для изучения топологических свойств высокомолекулярных соединений методами гидродинамики, а также термодинамики растворов полимеров. Для цитирования: Макаревич Н.А. Фактор неидеальности в энтропийно-мультифрактальном анализе самоорганизованных структур растительных полимеров (лигнинов) // Изв. вузов. Лесн. журн. 2021. № 2. С. 194 –212. DOI: 10.37482/0536-1036-2021-2-194-212
An attempt has been made to introduce the generalized non-ideality factor of systems (GNF) into information entropy equations that describe self-organized structures of essentially nonequilibrium systems with the use of studying the topological properties of high molecular weight compounds in solutions using wood lignins as an example. The factor as a relative thermodynamic characteristic connects the ideal and real models of systems in which two competitive (opposite in sign and action) processes can be distinguished: order (−) ↔ chaos (+); attraction (−) ↔ repulsion (+); compression (−) ↔ extension (+); clustering (−) ↔ decay (+), etc. = 1 +  −  +   = 1 +  − (β) + (α), where −ord   1/nΣ  and   1/nΣ  are relative average characteristics ( – probabilities) of oppositely occurring processes. The factor varies in the interval 0≤ ≥1 and depends on which of the competitive processes prevails. For nord = 0 →0, for ord =0 →2, for = 1 the behavior of the elements of the system will be ideal. The factor g is introduced into any classical equations suitable for studying ideal systems with the aim of using them to describe real systems (for example, the equations of Henry, Raoult, Van’t Hoff, general gas, etc.). Strictly mathematically, the factor is defined through the values M – measure,  – size (scale), and d – dimension as a ratio of logarithms of measures of real (М*) and ideal (М0) states of the object: th = lnМ*/lnМ0 = d/D, where M* and M0 can be the number of elements in the structure of the fractal real (for example, cluster) or mathematical object (for example, Sierpiński triangle) Nd and the number of elements in the structure of the object in the perfect condition, having the property of multi-scale and self-similarity, ND, where d and D are the fractal and Euclidean dimensions. As a thermodynamic characteristic th is defined by the ratio of thermodynamic functions, functionals, for example, Gi*/Gi, where Gi* = −RTlnаi is real and, Gi*= −RTlnаi is ideal state; the number of moles of n* − real state of matter to n − ideal state of matter; relative entropies of the system Sreal/Sid (Sid − Boltzmann entropy). New expressions of the information and thermodynamic entropies with a fractional (01) moment of order and with the entropic and ℎ non-ideality factors are obtained for the analysis of self-organized quasi-equilibrium structures in the Renyi formalism −() = 1− ln Σ , ℎ − = ℎ ln(Σ ℎ−1 =1 ); in the Tsallis formalism −() = (1−Σ ) () −1 , ℎ − () = (1−Σ 1−ℎ) () ℎ with an application for studying the topological properties of high-molecular compounds by hydrodynamic methods, as well as the thermodynamics of polymer solutions. For citation: Makarevich N.A. Non-Ideality Factor in Multifractal and Entropy-Based Analysis of Self-Organized Structures of Plant Polymers (Lignins). Lesnoy Zhurnal [Russian Forestry Journal], 2021, no. 2, pp. 194–212. DOI: 10.37482/0536-1036-2021-2-194-212

В книге рассмотрены междисциплинарные аспекты диагностики процессов дефектообразования и накопления повреждений по регистрируемым сигналам сопутствующей акустической эмиссии. Предложен новый подход, состоящий в использовании кинетической концепции прочности, пуассоновской модели процесса дефектообразования и обнаруженных экспериментально физико-механических особенностей явления акустической эмиссии (включая устойчивые в силу ряда предельных теорем статистические параметры случайного процесса акустической эмиссии). Практическое использование полученных результатов показано на примерах диагностики прочности Царь-колокола в Московском Кремле, элементов теплозащиты первого отечественного орбитального космического самолета «Буран», ряда других изделий и объектов ответственного назначения.

В книге популярно излагаются методы футурологии и результаты, достигаемые благодаря этим методам. Основная идея книги заключается в том, что главным движущим фактором в XXI веке станет развитие трех сверхтехнологий: искусственного интеллекта, нанотехнологий и биотехнологий, которые обладают потенциалом кардинальным образом изменить жизнь общества. В результате такого развития возможны два сценария: либо радикальное продление жизни людей, либо глобальная катастрофа. Отсюда следует, что предотвращение катастрофы и продление жизни людей — это первоочередная задача человечества на ближайшие десятилетия.

Работа посвящена математической формализации процесса функционирования систем, опирающихся на принцип тяготения к заданным уровням по фиксированной совокупности показателей. Приведены некоторые примеры систем описанного типа, относящихся к сферам образования, спорта, экономики. В качестве базового примера подобной системы рассматривается система школьного образования, ориентированного на формирование у выпускников заданного набора способностей и качеств.

В работе обсуждается концепция корпускулярно-волнового дуализма, основанная на фурье-сопряженных математических моделях движения корпускулы как сигналов в координатном и частотном пространствах. Ключевые слова: корпускулярно-волновой дуализм, волна де Бройля, соотношения неопределенностей, фурье-преобразования, принцип неопределенности.

Изложены математические методы факторного анализа. Представлены основные факторы, определяющие состояние преступности, а также их анализ методами корреляции и регрессии. Рассмотрен вопрос криминологического прогнозирования преступности на основе математических методов. Дана сравнительная характеристика зарегистрированных и фактических преступлений.