💫 Датой открытия электрона считается 1897 год, когда Томсоном был поставлен эксперимент по изучению катодных лучей. Первые снимки треков отдельных электронов были получены Чарльзом Вильсоном при помощи созданной им камеры Вильсона. В 1749 году Бенджамин Франклин высказал гипотезу, что электричество представляет собой своеобразную материальную субстанцию. Центральную роль электрической материи он отводил представлению об атомистическом строении электрического флюида. В работах Франклина впервые появляются термины: заряд, разряд, положительный заряд, отрицательный заряд, конденсатор, батарея, частицы электричества.
Иоганн Риттер в 1801 году высказал мысль о дискретной, зернистой структуре электричества. Вильгельм Вебер в своих работах с 1846 года вводит понятие атома электричества и гипотезу, что его движением вокруг материального ядра можно объяснить тепловыми и световыми явлениями. Майкл Фарадей ввел термин «ион» для носителей электричества в электролите и предположил, что ион обладает неизменным зарядом. Г. Гельмгольц в 1881 году показал, что концепция Фарадея должна быть согласована с уравнениями Максвелла. Джордж Стони в 1881 году впервые рассчитал заряд одновалентного иона при электролизе, а в 1891 году, в одной из теоретических работ Стоней предложил термин «электрон» для обозначения электрического заряда одновалентного иона при электролизе.

Катодные лучи открыты в 1859 году Юлиусом Плюккером, название дано Ойгеном Гольдштейном, который высказал волновую гипотезу: катодные лучи представляют собой процесс в эфире. Английский физик Уильям Крукс высказал идею, что катодные лучи это поток частичек вещества. В 1895 году французский физик Жан Перрен экспериментально доказал, что катодные лучи — это поток отрицательно заряженных частиц, которые движутся прямолинейно, но могут отклоняться магнитным полем. #физика #physics #математика #gif #опыты #видеоуроки #math #моделирование #анимация

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📙 Математическое моделирование конвективного тепломассообмена на основе уравнений Навье-Стокса [1987] Авдуевский

💾 Скачать книгу

Тепломассообмен — дисциплина, изучающая закономерности процессов теплообмена, сопровождающихся переносом вещества, то есть массообменом. На практике тепломассообмен происходит во многих технических системах, использующих в своей работе жидкие или газообразные среды. Это котельные установки, тепловые сети, литейное производство, различное теплообменное оборудование, например, электростанций, конструкции зданий и сооружений и т. д. Сама рабочая среда при этом — чистое вещество или различные смеси и растворы — может оставаться постоянной или, меняя агрегатное состояние, осуществлять фазовые переходы, такие как испарение в паровоздушную среду, конденсация пара из смеси «пар — воздух», остывание расплавов и т. п.

#физика #численные_методы #physics #математика #гидродинамика #газодинамика #моделирование

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📙 Математическое моделирование конвективного тепломассообмена на основе уравнений Навье-Стокса [1987] Авдуевский

В книге систематизированы полученные в последние годы результаты изучения процессов конвекции, тепло- и массообмена на основе двумерных нестационарных уравнений Навье–Стокса в приближении Буссинеска. В монографии рассмотрены: методы численного решения уравнений Навье–Стокса; методы ускорения расчётов с помощью конвейерной обработки; методы графической и статистической обработки результатов расчётов.

Книга предназначена для специалистов в области механики жидкости и газа, вычислительной гидродинамики, теплофизики, геофизической гидродинамики, а также для студентов старших курсов и аспирантов соответствующих специальностей.

Уравнения Навье–Стокса — это система дифференциальных уравнений в частных производных, которая описывает движение вязкой ньютоновской жидкости. Названы в честь французского физика Анри Навье и британского математика Джорджа Стокса. #физика #численные_методы #physics #математика #гидродинамика #газодинамика #моделирование

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📕 The Math Book: From Pythagoras to the 57th Dimension, Revised and Update [2025] Pickover Clifford A.
Издательство: Union Square & Co. (18 Feb. 2025)

💾 Скачать книгу

Клиффорд Пиковер — американский писатель, редактор и обозреватель в области естественных наук, математики, научной фантастики, инноваций и креативности. В течение многих лет он работал в исследовательском центре IBM Thomas J. Watson в Йорктауне, штат Нью-Йорк, где был главным редактором IBM Journal of Research and Development. Он получил более 700 патентов США, является избранным членом Комитета по скептическому расследованию и автором более 50 книг, переведенных более чем на дюжину языков.

☕️ Для тех, кто захочет задонать на кофе:
ВТБ: +79616572047 (СБП) Сбер: +79026552832 (СБП) ЮMoney: 410012169999048

#наука #алгебра #геометрия #math #physics #математика #математический_анализ #моделирование

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📕 Великая математика. От Пифагора до 57-мерных объектов. 254 основные вехи в истории математики. Переработанное и дополненное издание" Клиффорда Алана Пиковера

«Великая математика. От Пифагора до 57-мерных объектов. 250 основных вех в истории математики» (англ. The Math Book) ― научно-популярная книга американского журналиста, популяризатора науки Клиффорда Пиковера. Книга впервые вышла в свет в 2009 году в США.

Math's infinite mysteries unfold in this updated edition of the award-winning The Math Book. Beginning millions of years ago with ancient “ant odometers,” and moving through time to our modern-day quest for higher dimensions, prolific polymath Clifford Pickover covers major milestones in mathematical history. Among the numerous concepts readers will encounter as they dip into this inviting anthology: cicada-generated prime numbers, magic squares, and the butterfly effect. Each topic is presented in a lavishly illustrated spread, including formulas and real-world applications of the theorems. This reissue includes four new entries: 2013 (Bounded Gaps Between Primes), 2015 (Erdős Discrepancy Problem Solved), 2016 (Sphere Packing in Dimension 8), and 2023 (Einstein Tiles and Beyond). Each topic is presented in a lavishly illustrated spread, including formulas and real-world applications of the theorems. #наука #алгебра #геометрия #math #physics #математика #математический_анализ #моделирование

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📕 Путь к интегралу [1985] Никифоровский

Понятие интеграла пронизывает всю современную математику. И не только ее — в науках физического и технического циклов находят приложение различные вариации интеграла. Стоит раскрыть любую книгу, относящуюся к точным наукам, как встретится знак интеграла и предложения, включающие слово «интеграл». Более того, в последнее время вошли в обиход такие термины, как, например, «интегральная схема», «экономическая интеграция», которые прямого отношения к интегралу не имеют, но смысловую нагрузку сохраняют и находят широкое распространение в литературе и разговорной речи.
Начала интегральных методов прослеживаются в трудах Архимеда, пользовавшегося ими при решении многих геометрических задач и доказательстве теорем. В книгах по истории математики соответствующие раздели так и называются — «Интегральные методы Архимеда». И в этом нет никакого преувеличения, хотя открытие интегрального исчисления, время, когда впервые было произнесено слово «интеграл», отделяет от работ Архимеда огромный временной интервал в 2000 лет. Для перехода от методов Архимеда к алгоритму интегрального исчисления, применимому к обширному классу задач, математика должна была пройти долгий путь, на котором была создана буквенная символика, построено учение о функциональных зависимостях, разработан аналитический аппарат для выражения их.

На этом пути к работам Архимеда обращались дважды: на арабском средневековом Востоке и в Европе XVI-XVII вв. Но все попытки значительно продвинуться вперед кончались неудачей. Лишь создание буквенного исчисления и аналитической геометрии, а также успехи физических наук Нового времени обеспечили возможность разработки анализа бесконечно малых. #физика #численные_методы #physics #математика #геометрия #интегральное_исчисление #моделирование

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📙 Numerical Methods and Analysis with Mathematical Modelling [2025] Fox William, West Richard
📕 Численные методы и анализ с математическим моделированием [2025] Фокс Уильям, Уэст Ричард

💾 Скачать книгу

▪️ Численные (вычислительные) методы — это методы решения математических задач в численном виде, где исходные данные и решение представлены в виде числа или набора чисел.

▪️ Численный анализ — это изучение алгоритмов, которые используют численную аппроксимацию для решения задач математического анализа.

▫️ Некоторые области применения численного анализа: инженерия, физические науки, науки о жизни и социальные науки, такие как экономика, медицина, бизнес и даже искусство.

▫️ Примеры использования численного анализа: численное прогнозирование погоды, вычисление траектории космического аппарата, компьютерное моделирование автомобильных аварий, расчёт стоимости акций и производных финансовых инструментов в финансовой сфере.

☕️ Для тех, кто захочет задонать на кофе:
ВТБ: +79616572047 (СБП) Сбер: +79026552832 (СБП) ЮMoney: 410012169999048

#численные_методы #физика #вычислительные_методы #physics #математика #математический_анализ #моделирование

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📕 Численные методы и анализ с математическим моделированием [2025] Фокс Уильям, Уэст Ричард

Что отличает численные методы от анализа с использованием математического моделирования, так это аспекты моделирования, использующие численный анализ (методы) для получения решений. Сначала авторы описывают основные методы численного анализа с помощью простых примеров, иллюстрирующих эти методы, и обсуждают возможные ошибки. Перспектива моделирования показывает практическую значимость численных методов в контексте реальных задач.
В основе этого текста лежат проекты по моделированию в реальном мире. Представлены главы, в которых методы обсуждаются на типичных примерах. Представлен сценарий моделирования, который будет решен с помощью этих методов позже в этой главе. Часто для решения проблем моделирования требуется более одного ранее рассмотренного метода, представленного в книге.
Включены основные упражнения для отработки методов. Применение представленных методов иллюстрируется несколькими сценариями моделирования для каждого численного метода. В каждой главе приведено несколько примеров моделирования, которые решаются с помощью методов, описанных в главе.
Использование технологии играет важную роль в численном анализе и численных методах. В этом тексте проиллюстрированы Maple, Excel, R и Python. Цель состоит не в том, чтобы научить технологии, а в том, чтобы проиллюстрировать их возможности и ограничения для выполнения алгоритмов и получения выводов.
Эта книга удовлетворяет потребность в образовании всех студентов, которые планируют использовать технологии для решения задач, будь то с использованием физических моделей или истинно творческого математического моделирования, такого как дискретные динамические системы.

📙 Numerical Methods and Analysis with Mathematical Modelling [2025] Fox William, West Richard

What sets Numerical Methods and Analysis with Mathematical Modelling apart are the modelling aspects utilizing numerical analysis (methods) to obtain solutions. The authors cover first the basic numerical analysis methods with simple examples to illustrate the techniques and discuss possible errors. The modelling prospective reveals the practical relevance of the numerical methods in context to real-world problems.
At the core of this text are the real-world modelling projects. Chapters are introduced and techniques are discussed with common examples. A modelling scenario is introduced that will be solved with these techniques later in the chapter. Often, the modelling problems require more than one previously covered technique presented in the book.
Fundamental exercises to practice the techniques are included. Multiple modelling scenarios per numerical methods illustrate the applications of the techniques introduced. Each chapter has several modelling examples that are solved by the methods described within the chapter.
The use of technology is instrumental in numerical analysis and numerical methods. In this text, Maple, Excel, R, and Python are illustrated. The goal is not to teach technology but to illustrate its power and limitations to perform algorithms and reach conclusions.
This book fulfills a need in the education of all students who plan to use technology to solve problems whether using physical models or true creative mathematical modeling, like discrete dynamical systems. #численные_методы #физика #вычислительные_методы #physics #математика #математический_анализ #моделирование

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib