اشترك

الاستمرار بالحساب الحالي

شارك
شارك
Article image
حقوق الصورة: ساينس فوتو.



الذكاء الاصطناعي يوفر تقنية جديدة لحل المعادلات التفاضلية الجزئية التي تتميز بقدرتها على توصيف كل شيء ولكنها تشتهر بصعوبة حلها.

2022-02-17 19:39:41

02 نوفمبر 2020
ما لم تكن فيزيائياً أو مهندساً، فليس هناك الكثير من الأسباب التي تجعلك مطلعاً على المعادلات التفاضلية الجزئية. أنا أعلم ذلك؛ فبعد سنوات من التأمل فيها في المرحلة الجامعية أثناء دراستي الهندسة الميكانيكية، لم أستخدمها مطلقاً منذ ذلك الحين في العالم الحقيقي. لكن المعادلات التفاضلية الجزئية (PDEs) تتمتع بنوع من السحر؛ فهي تمثل فئة من المعادلات الرياضية التي تعد جيدة حقاً في وصف التغيير عبر المكان والزمان، وبالتالي فهي مفيدة جداً في توصيف الظواهر الفيزيائية في كوننا. ويمكن استخدامها لنمذجة كل شيء من مدارات الكواكب إلى الصفائح التكتونية إلى اضطراب الهواء الذي يزعج الرحلة، وهذا بدوره يسمح لنا بالقيام بأشياء عملية مثل التنبؤ بالنشاط الزلزالي وتصميم طائرات آمنة. تكمن المشكلة في صعوبة حلّ المعادلات التفاضلية الجزئية. وفي هذا الصدد، ربما من الأفضل تقديم مثال لتوضيح معنى “حلّ” هذه المعادلات. لنفترض أنك تحاول محاكاة الاضطرابات الجوية لاختبار تصميم جديد للطائرة. هناك معادلة تفاضلية جزئية معروفة تسمى نافييه-ستوكس تستخدم لوصف حركة أي سائل. ويتيح لك “حل” معادلة نافييه-ستوكس أخذ لمحة عن حركة الهواء (مثل ظروف الرياح) في أي وقت ونمذجة كيفية استمراره في الحركة، أو كيفية حركته في وقت سابق. غير أنّ هذه الحسابات معقدة للغاية ومكلفة من الناحية الحاسوبية، ولهذا السبب غالباً ما تعتمد التخصصات التي تستخدم الكثير من المعادلات التفاضلية الجزئية على الحواسيب الفائقة لإجراء العمليات الحسابية. وهذا ما يفسِّر أيضاً الاهتمام الخاص الذي

أدخل بريدك الإلكتروني واقرأ المقال مجاناً

أنشئ حساباً مجاناً واقرأ مقالتين مجاناً كل شهر من أوسع تشكيلة محتوى أنتجته ألمع العقول العالمية والعربية.

مصطلح اليوم


QUBIT

كيوبت

عادة ما تكون جسيمات دون ذرية مثل الإلكترونات والفوتونات. يمكن للكيوبتات أن تمثل عدداً كبيراً من التركيبات المحتملة من الواحدات 1 والأصفار 0 في الوقت نفسه.



مراسلة الذكاء الاصطناعي ، إم آي تي تكنولوجي ريفيو