g u t x .com.tr İpek yolu - Çin'i anlamaya götürürüm

Buna inanmayabilirsiniz, matematik gerçekten yemek olabilir

Sınırları olmayan bilim

Biz bilginin taşıyıcılarıyız

Refah zamanı

Bugün üç kitap göndereceğiz Bilim Basın Sağlanan yüksek kaliteli popüler bilim kitapları " Bilim İnsanı Uygulama Kılavuzu ".

Bu kitap, bilim insanlarına ve geleceğin bilim adamlarına adanmıştır. Bilimsel araştırma, çalışma ve yaşamda karşılaştıkları çeşitli pratik sorunlara odaklanmaktadır. Çok sayıda canlı ve somut vaka ve bilimsel yetkili verilerin yardımıyla, bilim insanlarının nasıl makaleler yayınladıklarını, proje uygulamalarını nasıl yaptıklarını ve işleri nasıl değerlendirdiklerini gösterir. Terfi, okul ve iş atlama ve aile yaşamındaki zorluklar ve seçimler.

Ana yaratıcı ekip "Lin Mo", 2016 yılından bu yana bilim insanı topluluğunun en son araştırma sonuçlarını bildirmeye, "bilim insanlarının kendilerini daha iyi tanımalarına" ve geleceğin bilim insanlarının bilim camiasında hayatta kalmanın kurallarını daha iyi anlamalarına izin vermeye kararlıdır.

Bu kitap, içerik ve açık bir dil bakımından zengindir, bilim ve bilim adamları ile ilgili çeşitli soruları soru cevap şeklinde açıklar.İlgili araştırma yolunda araştırmacılar ve lisansüstü öğrenciler için giriş kılavuzu ve ileri bir koleksiyon olarak kullanılabilir.

Bunu nasıl alabilirim " Bilim İnsanı Uygulama Kılavuzu "Ne dersin? Katılmanın yolu çok basit! Aşağıdaki makaleyi dikkatlice okuduğunuz, makalenin sonunda ortaya çıkan soruları düşünün ve yorum alanına "İnteraktif: Cevabınız" formatında bir mesaj bıraktığınız sürece, ödül kazanma şansınız olacak! (Not: Formatı gereksinimleri karşılamayanlar geçersizdir. Etkinlik yalnızca WeChat resmi hesabındaki mesajlar için geçerlidir) Bu Cumartesi öğlen 12'den itibaren, Öne Çıkan Mesaj İlk üç beğeni alan, " Bilim İnsanı Uygulama Kılavuzu ".

[Etkileşimli soru ve cevap örneği]

etkileşimli: Cevabınızı burada özgürce kullanabilirsiniz ~

Yazar: Chris Budd

Çeviri: Hiçbir şey

Yorumcu: Dağ Tapınağının Küçük Acemi Keşiş

Evrendeki evrensel yasa, hayvanların yemek yemesi gerektiğidir. Yiyecek ve içecek endüstrisi dünyadaki en büyük endüstriyel sistemdir. Gelecekte artmaya devam edecek olan nüfusu besleyebilmek için son 1000 yılda üretilen fiziksel miktarı önümüzdeki 50 yıl içinde üretmemiz gerekiyor.

Matematik bunun için bir şeyler yapıyor mu? Basit cevap sadece yapmak değil, aynı zamanda çok şeydir. Bu makalede, matematiğin gıdaya, gıda büyümesini teşvik etmekten, taşımadaki rolüne, gıdanın depolanmasına kadar uygulanmasını göreceğiz.

Çiftlikten başlayın

Ekinler ve hayvan yemi dahil yiyeceklerimizin çoğu çiftliklerde üretilmektedir. Bu, ileri teknoloji bir durum gibi görünmüyor, ancak çiftliğin üretkenliğini artırmak için çok sayıda bilim ve matematik kullanılıyor. Aslında, çiftlik davranışını simüle etmek ve çiftçilere çiftliği en verimli şekilde nasıl yönetecekleri konusunda rehberlik etmek için birçok bilgisayar kullanılmaktadır. Mahsul yetiştiren çiftçilerin en çok ilgilendiği temel konular şunlardır: hangi mahsulün yetiştirileceği, ne kadar su suya, ne kadar ilaç püskürtülmesi, hava koşullarıyla nasıl başa çıkılacağı ve ne zaman hasat yapılacağı.

Bu ilk problem optimizasyon problemini içerir. Optimizasyonun basit bir çiftlikte (veya birkaç çiftlikte) nasıl çalıştığı hakkında bilgi vermek çok yararlıdır. Tropik bölgelerde, kakao ve ananas gibi iki mahsul yetiştirmek istediğimiz bir çiftliği düşünelim. X, bir yılda yetiştirdiğimiz kakao sayısı ise, y ananas sayısıdır. Kakao tohumlarının birim miktar başına maliyeti a, ananaslar için b ve C, kakao ve ananas yetiştirmenin toplam maliyetidir ve şöyle yazılabilir:

C = ax + ile + d,

d işçilik, sulama, böcek ilaçları vb. dahil dikim işlemi sırasında gereken diğer tüketimi temsil eder. Benzer şekilde, hasat yaptığımızda, kakao hasadının e, ananas hasadının f olmasını bekleyebiliriz. Aslında, elde edebileceğimiz kazanç P:

P = cx + fy,

Son olarak, bir birim kakaonun kapladığı alan g ve bir birim ananasın kapladığı alan h ise, o zaman kaplanan toplam alan S olur:

S = gx + hy,

Çiftçilerimizin doğrudan karşılaştığı sorunlar aşağıdaki gibidir. Yetiştirdikleri kakao ve ananas miktarını ayarlayarak karlarını en üst düzeye çıkarmak ve ayrıca toplam maliyetin minimum olmasını sağlarken aynı zamanda gerekli alanın çiftlikte maksimum alandan daha az olmasını sağlamak istiyorlar. Bu koşullara kısıtlamalar denir. Matematikte bu sorunun ifadesi:

C'deki tüm pozitif sayılar için x ve y < Cmaks, S < Smax koşulu altında maksimum P değerini bulun.

Bu problem, doğrusal programlamanın özel bir durumudur. Bu problem bir resim ile çözülebilir. X'i temsil etmek için yatay ekseni ve y'yi temsil etmek için dikey ekseni kullanırız. İki düz çizgi, iki kısıt koşulunu temsil eder ve bunların çevrelediği gölge alan, x ve y'deki kısıtlama koşullarını karşılar. Gölgeli kısmın üst köşesi A, xy'nin optimal kombinasyonunu temsil eder.

Problemde, a = e = g = h = 1, b = f = 2 ve c = 4 olduğunu varsayalım. O zaman xy'nin optimal kombinasyonu A sınırında görünür.

Genel olarak konuşursak, bir çiftçi, daha fazla kısıtlama göz önüne alınırsa, daha fazla çeşit ürün ekecek veya bazı hayvanlar yetiştirecektir. Daha fazla değişken ve kısıt içerdiği için yukarıdaki soruna benzer ancak daha karmaşık bir soruna yol açacaktır. Bu problemlerdeki temel faktör, hepsinin doğrusal olmasıdır: denklemde x ve y'nin göründüğünü görebiliriz, ancak daha karmaşık problemlerde, x2, x3 veya x * y.

Karmaşık görünseler de, bu tür doğrusal problemlerin birleşik bir algoritma ile çözülebileceğini belirtmekte fayda var. Simpleks algoritması olarak adlandırılır ve 1947'de George Dantzig tarafından icat edildi. Buluşu, 20. yüzyılda matematiksel algoritmaların temel başarılarından biridir. Günümüzde tarım problemlerinden ekonomideki en karmaşık problemlere kadar sayısız problem basit algoritmalarla çözülmektedir.

Dünyayı beslemek

Bütün dünyayı beslemek için ne kadar yiyeceğe ihtiyacımız var?

Matematikçiler ayrıca dünya için mahsul yetiştirme sorununu da ele alacaklar. Dünyayı beslemek için ekin yetiştirmeyi planlıyorsak bu çok önemlidir. İşlerin nasıl büyüdüğü sorusu, D'Arcy Thompson tarafından klasik bir makalede incelenmiştir. Nispeten az sayıda mahsul ekiliyorsa ve her yıl ekilebiliyorsa, mahsul sayısının c ile temsil edildiği varsayılırsa, mahsulün toplam büyüme oranı, toplam mahsul sayısı ile orantılıdır. Bu ilişkiyi diferansiyel bir denklemle ifade edebiliriz:

d (c) / d (t) = a (t) c.

C'nin t, d (c) / d (t) zamanına göre tersi, c'nin büyüme oranını, yani c'nin zaman içinde ne kadar hızlı büyüdüğünü temsil eder. C ve c'nin değişimi arasındaki ilişkiyi açıklar. Hava durumu, sulama koşulları ve zararlı böcekler gibi dış etkenlerle ilgilidir.

C çok küçükse, bu formülün kullanımı çok kolaydır, ancak c büyüdükçe ve mahsul ekimine daha fazla kaynak yatırılması gerektiğinden, c'nin büyüme oranı düşecektir. Elbette, c yeterince büyük olduğunda, onu toplam ürün miktarıyla orantılı bir hızda hasat edeceğiz. Bu etki, Pierre François Verhulst tarafından 1838'de önerilen lojistik denklem ile açıklanmaktadır.

d (c) / d (t) = a (t) c (k-c) -b (t) c.

k toplam mahsulün üst sınırı, b (t) ise hasat hızıdır. Bu denklemi çözmek bulunabilir ve aynı anda birden fazla hasat ekipmanı kullanılırsa değeri hakkında iyi bir tahmin sağlayabilir.

Thomas Robert Malthus tarafından icat edilen benzer bir denklem, nüfus artışını incelemek için kullanılabilir. Uygulamalı matematiğin gücü budur Lojistik denklemler gıda ile ilgili birçok alanda kullanılabilir. Bir örnek, c (t) 'nin balık sayısı olduğu ve b (t)' nin balıkçılık stratejisini temsil ettiği balık çiftçiliği verilebilir. Balıkçılık alanına girip çıkmayı belirtmek için başka terimlerin eklenmesi gerekir, ancak temel denklem yine de aynıdır. Balık popülasyon modeli, balık popülasyonunun makul bir seviyede olmasını sağlamak için balıkçıların balıkçılık stratejilerini belirlemelerine yardımcı olabilir.

Henüz bitmedi

Yiyecek üretildikten sonra ihtiyaç duyulan yere taşınması gerekir. Bu işlem kaçınılmaz olarak gıdanın soğutulmasını gerektirir. Termodinamik formüller, nesnelerin ısıtıldıktan veya soğuduktan sonraki davranışını tanımlamak için kullanılır, bu durumda bu son derece önemlidir. Bu formülleri kullanarak büyük miktarda gıdanın israf edilmesini önleyebilir ve ayrıca nakliye ve depolama sırasında güvenliği sağlayabiliriz.

Gıdaların çeşitli yerlere taşınması aynı zamanda birçok operasyonel araştırma zorluğuna da yol açar.Farklı yiyeceklerin farklı şekilleri ve adil olmayan ağırlıkları ve farklı saklama süreleri sorunu daha karmaşık hale getirir. Bu sorunların çözülmesi çok zordur. Klasik bir örnek kurye sorunudur Bu sorun, kuryenin malları dağıtması için en etkili yolu bulmak istemektedir.

Diğer bir örnek ise sırt çantası problemidir.Bu problem, farklı şekillerdeki nesneleri sırt çantasına koymanın en iyi yolunu bulmak istiyor.Bu problem, farklı şekillerdeki yiyecekleri taze tutma kamyonuna veya nakliye uçağına koymak için doğrudan kullanılabilir. Ancak son zamanlarda bu tür sorulara cevap verecek bir algoritma bulduk. Bu algoritmalar, dünya çapında taşınan mallar için farklı çözümler sunar.

Ama yemeği aldığınızda hala taze olmadığını nasıl anlarsınız? Daha ilginç bir soru, bir balığın ne kadar taze olduğunu belirlemektir. Çoğunlukla yiyeceğin taze olup olmadığını tadı ile yargılayabileceğimizi düşünürüz, ancak yiyecekler çok bayat olduğunda genellikle farklı bir tada sahiptir. Bu nedenle balıklar için kokuya bağlı olmayan bir algılama yöntemine ihtiyaç vardır. Bulduğumuz yol, derinin esnekliğini ve derinin altındaki etin yapışkanlığını test etmekti.

Gördüğümüz gibi, yiyecek üretmekten yiyecek dağıtmaya kadar pek çok matematik kullanılıyor, peki ya kaplarımızdaki içecekler?

Etkileşim sorunu

[Etkileşim sorusu: Belirli bir meslek hakkında ne harika yanlış anlamalar duydunuz? Örneğin, "Bu kadar çok matematik öğrenmenin faydası nedir? Market alışverişi yapmaya gerek yoktur."]

Lütfen kesinlikle takip edin Etkileşim: Soruların yanıtları Etkileşime katılmak için yorum alanına bir mesaj bırakın. Gereksinimleri karşılamayanlar geçersizdir.

Bu Cumartesi öğlen 12'den itibaren, Öne Çıkan Mesaj İlk üç beğeni bizden bir kitap alacak.