Kybernetická fyzika

Kybernetická fyzika  je vědní obor na průsečíku kybernetiky a fyziky , který studuje fyzikální systémy pomocí kybernetických metod. Část molekulární fyziky je také zahrnuta do Kybernetiky . Kybernetickými metodami se rozumí metody řešení úloh řízení, odhadování proměnných a parametrů (identifikace), adaptace, filtrování, optimalizace, přenosu signálu, rozpoznávání vzorů atd., vyvinuté v rámci kybernetiky. Fyzikální systémy jsou také obvykle chápány široce: jako systémy živé a neživé přírody nebo uměle vytvořené (tedy třeba biologické, chemické atd.), jejichž fyzika je dostatečně prostudována a existují matematické modely vhodné pro nastavení kybernetických problémů. Účelem výzkumu v kybernetické fyzice je analyzovat možnost transformace vlastností systému aplikací vnějších vlivů té či oné třídy a určení typu vlivů potřebných pro tuto transformaci. Typickými třídami vlivů jsou funkce, které jsou konstantní v čase (v problémech výběru parametrů, analýze bifurkací atd.); funkce závislé pouze na čase, např. periodické (v problematice mechaniky vibrací, řízení programu); funkcí, jejichž hodnota v každém časovém okamžiku závisí na výsledcích měření pozorovatelných proměnných (výstupů) systému ve stejných nebo předchozích časových okamžicích. Poslední případ je nejzajímavější a odpovídá studiu možných důsledků zavedení externí zpětné vazby do systému.

Kořeny kybernetické fyziky

Do roku 1990 se kybernetické termíny objevovaly na stránkách předních fyzikálních časopisů jen zřídka a vliv kybernetiky na fyzikální výzkum byl téměř zanedbatelný. Je třeba poznamenat, že ačkoliv jsou automatické a automatizované systémy měření a řízení v experimentálním fyzikálním výzkumu již dlouhou dobu široce používány a moderní fyzikální experiment je bez automatizace nemyslitelný, v experimentálním výzkumu hraje řídicí systém obvykle pomocnou roli, zajišťující udržování předem stanoveného experimentálního režimu. V tomto případě nevzniká kvalitativně nová interakce mezi fyzikou a teorií řízení, kdy jsou při aplikaci kybernetických metod objeveny nové teoretické výsledky a kvalitativně nové fyzikální efekty. Situace se radikálně změnila v 90. letech 20. století se začátkem rychlého rozvoje dvou nových oblastí: řízení chaosu a řízení kvantových systémů .

Ovládání chaosu

Historie ovládání chaosu je indikativní. Do roku 1990 nebyly v této oblasti ve vědeckých časopisech téměř žádné práce. V roce 1990 se však objevil článek skupiny vědců z University of Maryland, USA od E. Otta, C. Grebogiho a J. Yorku „Chaos Control“ [1] . Článek způsobil skutečnou explozi publikací: na počátku 2000 bylo na toto téma publikováno více než 400 článků ročně v recenzovaných časopisech a celkový počet publikací přesáhl 3000, podle Web of Science.

V článku Ott-Grebogi-Yorke došlo k závěru, že i malá kontrola ve formě zpětné vazby aplikovaná na nelineární (chaoticky kmitající) systém může radikálně změnit jeho dynamiku a vlastnosti: - například přeměnit chaotický pohyb na periodický jeden. Práce [1] vygenerovala lavinu publikací, ve kterých se někdy experimentálně, častěji pomocí počítačové simulace, ukázalo, jak řízení (se zpětnou vazbou nebo bez ní) může ovlivnit chování různých reálných i modelových fyzikálních systémů. Metoda kontroly navržená v práci byla nazvána metodou OGY podle počátečních písmen jmen autorů a počet odkazů na dílo do roku 2002 přesáhl 1300.

Zajímavé je, že pět let před [1] , se objevily články [2] [3] , ve kterých byl nastolen problém potlačení chaosu v nelineárním systému aplikací periodické řídicí akce a možnost jeho řešení byla demonstrována pomocí počítačové simulace pomocí příklad ekologického systému. Ještě dříve byla objevena přeměna chaotického procesu v Lorentzově systému na periodický proces pod vlivem harmonického buzení [4] . Přestože byly články [2] [4] přeloženy a publikovány v angličtině, nevyvolaly lavinu publikací.

Následně byly navrženy další metody pro převod chaotických pohybů na periodické, například metoda zpožděné zpětné vazby (Piragasova metoda) [5] . Byla také použita řada existujících metod nelineárního a adaptivního řízení. Podrobnosti viz [6] [7] .

Většina publikací na toto téma je publikována ve fyzikálních časopisech a autoři většiny prací zastupují fyzikální fakulty a katedry. Nový směr s dostatečným rozumem lze tedy připsat oblasti fyziky. Rozvoj metod řízení chaotických procesů podnítily nové aplikace v laserových a chemických technologiích, v telekomunikační technice, v biologii a medicíně.

Řízení kvantových systémů

Během poslední dekády 20. století prodělala oblast řízení molekulárních a kvantových systémů rychlý růst. Možná právě do této oblasti pronikly myšlenky kontroly především – vzpomeňte si na alchymisty, kteří hledali způsoby, jak zasahovat do průběhu chemických reakcí ve snaze přeměnit olovo a rtuť ve zlato. Další milník stanovil anglický fyzik James Clerk Maxwell , který v roce 1871 vynalezl hypotetické stvoření (nazývané lordem Kelvinem Maxwellův démon ), schopné měřit rychlost jednotlivých molekul plynu v nádobě a směrovat rychlé molekuly do jedné části nádoba, a pomalejší molekuly na jinou, pak je řídit molekuly na principu zpětné vazby. V posledních publikacích se vážně diskutuje o otázkách experimentální implementace Maxwellova démona [8] . Je pozoruhodné, že Maxwell také napsal jeden ze základních článků o teorii řízení [9]

Na konci 70. let se objevily první matematické formulace a řešení úloh řízení pro kvantové systémy založené na metodách [10], konkrétně byla stanovena kritéria řiditelnosti kvantových systémůteorie řízení s). Doba trvání femtosekundového pulsu je srovnatelná s periodou přirozené oscilace molekul, což v principu dělá z femtosekundového laseru prostředek pro řízení chování jednotlivých atomů a molekul. Vznikl nový směr v chemii - femtochemie, za úspěch, za který byla v roce 1999 udělena Nobelova cena za chemii A. Ziveilovi .

S rozvojem dalšího využití femtosekundových laserů se vžil termín femtosekundové technologie neboli femtotechnologie . Rozvoj nových technologií podnítil rychlý růst výzkumu koherentního řízení molekulárních systémů na základě klasických i kvantových modelů. Počet publikací v recenzovaných časopisech pouze o řízení kvantových systémů přesáhl 600 článků ročně. Využití metod teorie řízení otevírá nové obzory ve studiu a změnách pohybu atomů a molekul, určujících jak způsoby, tak i možné hranice zásahu do intimních přírodních procesů mikrosvěta.

Vibrační mechanika

Několik dalších oblastí mechaniky a fyziky se věnuje studiu změn vlastností systémů, když je na ně aplikována určitá třída akcí. V některých z nich jsou metody kybernetiky a teorie řízení aplikovány explicitně, jiné se kybernetické fyzice blíží pouze ideologicky. Ten druhý zahrnuje „vibrační mechaniku“. Ve čtyřicátých letech minulého století provedl akademik P. L. Kapitsa , který později získal Nobelovu cenu za fyziku, experiment, který prokázal, že horní, nestabilní rovnovážná poloha kyvadla se stane stabilní, pokud osa závěsu kyvadla vibruje ve vertikálním směru při dostatečně vysoké frekvenci. . Tento experiment vysvětlil P. L. Kapitsa na základě zavedení tzv. efektivního potenciálu, který odpovídá variantě metody průměrování [11] . Dílo P. L. Kapitsy dalo podnět k rozvoji nového odvětví mechaniky – vibrační mechaniky. V pracích I. I. Blekhmana a jeho kolegů byl vyvinut obecný přístup ke studiu vlivu vibrací na mechanické systémy [12] . Metodou P. L. Kapitsy byly rovněž studovány oscilační procesy v atomové fyzice, fyzice plazmatu apod. Z kybernetického hlediska je podstatou výše uvedených prací rozbor vlastností systémů řízených vysokofrekvenčními signály bez zpětné vazby. Takové systémy mají uplatnění v případech, kdy je měření pozorovaných proměnných systému nemožné nebo nepraktické.

Optimalizační termodynamika

Základy klasické termodynamiky položil v roce 1724 Sadi Carnot , který stanovil procesní pravidlo pro nejúčinnější tepelný stroj ( Carnotův cyklus ). U stroje, který odebírá teplo ze zdroje, který je při teplotě v tepelné rovnováze a vykonává užitečnou práci výměnou tepla se zásobníkem o teplotě , se maximální účinnost rovná Carnotovým odhadům účinnosti pro tepelný motor, stejně jako dalším odhadům. klasické termodynamiky (vratná práce dělení směsi ideálních plynů a ideálních roztoků atd.) platí pro procesy, ve kterých nedochází k žádné disipaci, z čehož plyne buď neomezená doba trvání procesu, nebo libovolně velké koeficienty přestupu tepla a hmoty ( nepřímo charakterizují rozměry aparátu). Na konci 50. let 20. století vznikl směr nevratné termodynamiky, který studoval limitující možnosti různých druhů systémů po omezenou dobu trvání procesů, případně danou průměrnou intenzitu proudění. Říkalo se tomu „Termodynamika v konečném čase“ nebo „Optimalizační termodynamika“.

V roce 1957 v práci I. I. Novikova [13] a samostatně v práci F. L. Kurzona a V. Alborna [14] v roce 1975 byly zjištěny parametry maximálního cyklu výkonu tepelného motoru a ukázalo se, že jeho maximální účinnost se rovná (Novikov-Curzon-Ahlbornův vzorec). Všimněte si, že problém je položen a řešen jako optimalizační problém a ve složitějších případech se pro hledání limitních charakteristik termodynamických systémů úspěšně používají moderní metody teorie optimálního řízení. I v této oblasti se tedy využívají kybernetické metody k získání nových fyzikálních výsledků. Současný stav optimalizační termodynamiky lze nalézt v knihách [15] [16] .

Předmět a metodologie kybernetické fyziky

Koncem 90. let se ukázalo, že na průsečíku fyziky a teorie řízení se vlastně zformoval nový obor, ve kterém se fyzikální výzkum provádí pomocí myšlenek a metod teorie řízení (kybernetiky). Termín kybernetická fyzika byl navržen, zřejmě v[ kde? ] [17] [18] a dále[ kde? ] [19] [20] [21] systematicky představuje učivo a metodiku nového oboru.

Pro charakteristiku předmětu kybernetická fyzika je nutné popsat třídy uvažovaných modelů objektů řízení (CO), cílů řízení (CC) a přípustných algoritmů řízení a pro charakterizaci jeho metodiky je nutné popsat hlavní metody pro konstrukci řídicích algoritmů a typy získaných výsledků.

Formální vyjádření jakéhokoli řídicího problému začíná volbou modelu dynamiky řízeného systému (objektu řízení - OC) a modelu cíle řízení. I když model DT není daný nebo neznámý, musí být definován v té či oné formě. Rozdíl mezi kybernetickými modely a tradičními dynamickými modely pro fyziku a mechaniku je v tom, že explicitně indikují vstupy a výstupy systému, protože to je zásadní při konstrukci vnějších zpětných vazeb. V literatuře o řízení fyzikálních systémů se uvažuje několik tříd CO modelů: modely se soustředěnými parametry popsanými obyčejnými diferenciálními rovnicemi ve stavovém prostoru, modely s distribuovanými parametry popsanými parciálními diferenciálními rovnicemi, diskrétní modely popsané diferenčními rovnicemi.

Hlavní typy cílů řízení jsou:

Regulace (často také nazývaná stabilizace nebo polohování) je uvedení vektoru stavových proměnných objektu (nebo vektoru výstupních proměnných ) do určitého rovnovážného stavu (respektive ).

Sledování. V úlohách sledování (také nazývaných úlohy řízení programu) je požadováno aproximovat vektor stavových proměnných CO na požadovanou funkci času nebo výstupní vektor ) na požadovanou funkci času . Obtížnost dosažení cílů se zvyšuje, pokud je požadovaný rovnovážný stav nebo trajektorie nestabilní při absenci kontroly. Takový případ je typický pro problémy řízení chaotických systémů.

Buzení (buzení, podpora, zrychlení) kmitů. V problematice buzení vibrací se předpokládá, že soustava je zpočátku v klidu a je nutné ji uvést do kmitavého pohybu s danou charakteristikou, přičemž trajektorie, po které se musí fázový vektor soustavy pohybovat, není předem dána. není známo nebo nezáleží na dosažení cíle. Podobné problémy jsou dobře známy v elektrotechnice, radiotechnice, akustice, laserové technice, vibrační technice, kde je potřeba spustit proces generování periodických kmitů. Tato třída také zahrnuje problémy disociace a ionizace molekulárních systémů, ejekce z potenciální studny, chaotizace a další problémy spojené se zvýšením energie, které mohou vést k fázovému přechodu v systému. Formálně lze takové problémy redukovat na problémy se sledováním, ale požadované pohyby jsou neperiodické, nepravidelné a trajektorii cíle lze specifikovat pouze částečně.

Synchronizace. Synchronizací se rozumí koincidence nebo konvergence stavových proměnných dvou nebo více systémů, případně koordinovaná změna některých kvantitativních charakteristik systémů. Problém synchronizace se liší od problému řízení s referenčním modelem, protože umožňuje časové posuny mezi grafy porovnávaných proměnných. Posuny mohou být buď konstantní, nebo mají tendenci být konstantní (asymptotické fáze). V mnoha úlohách synchronizace je navíc komunikace mezi systémy obousměrná (obousměrná). To znamená, že omezující režim v systému (synchronní řešení) není předem znám.

Modifikace limitních množin ( atraktorů ) systémů. Tato třída cílů zahrnuje takové konkrétní typy cílů, jako jsou:

- změna typu rovnováhy (například přeměna nestabilní rovnovážné polohy na stabilní nebo naopak);

- změna typu limitní množiny (např. transformace limitního cyklu na chaotický atraktor nebo naopak; změna fraktální dimenze limitní množiny atd.);

— změna polohy a typu bodu bifurkace v prostoru parametrů systému;

Problémy tohoto typu byly zvažovány od 80. let 20. století v pracích na řízení bifurkace . V četných pracích o řízení chaotických režimů se často vůbec nepředpokládá stanovení kvantitativních charakteristik požadovaného pohybu. Místo toho je specifikován požadovaný kvalitativní typ limitní sady (atraktor). Například je nutné převést chaotické , nepravidelné oscilace na periodické nebo kvaziperiodické. Pokud je potřeba nastavit kvantitativně požadovaný stupeň náhodnosti, nepravidelnosti, lze objektivní funkce tvořit prostřednictvím známých charakteristik náhodnosti: Ljapunovovy exponenty, fraktální dimenze, entropie atd., viz [6] [7] .

Kromě hlavního cíle řízení lze nastavit další cíle nebo omezení: například požadavek na dosažení cíle s nízkým výkonem řízení nebo nízkými náklady na řízení. Požadavek malé kontroly je důležitý pro fyzikální problémy, protože to znamená, že vnější vlivy neničí vnitřní vlastnosti fyzického systému, nepůsobí na systém „násilí“. To je zvláště důležité v experimentálních studiích, protože jeho porušení může vést k pozorování artefaktů – efektů, které chybí při absenci přímého dopadu na systém a nejsou pozorovány v přirozených podmínkách.

Ve fyzikálních problémech existují tři typy řízení a podle toho i řídicí algoritmy: konstantní, programový a zpětnovazební. Vzhledem k tomu, že implementace řízení formou zpětné vazby vyžaduje schopnost měřit veličiny nutné k sestavení řízení, která často chybí, začíná studium vlastností řízené soustavy obvykle studiem možností nejnižší formy - konstantním řízením, pak se přistoupí ke studiu možností řízení s otevřenou smyčkou (software) a teprve po Za tímto účelem se pokud možno zkoumají problémy zpětnovazebního řízení.

Typická formulace kontrolního problému s přihlédnutím k rysům fyzikálního výzkumu má následující podobu:

- najít všechny možné typy chování systému, které lze zajistit pomocí řídicích funkcí s normou nepřekračující danou (dostatečně malou) hodnotu a případně při splnění daných omezení};

Při jeho řešení může být užitečné vyřešit pomocný problém, který je typičtější pro práce z teorie řízení:

— najít kontrolní funkci (neboli zákon zpětné vazby) minimální normy, která zajišťuje dosažení daného chování systému (daného kontrolního cíle).

Metodika kybernetické fyziky je založena na propracovaných metodách teorie řízení : metody lineárního , nelineárního , optimálního , robustního , adaptivního řízení ; metody identifikace (rekonstrukce) parametrů, metody filtrování a vyhodnocování stavů (parametrů); metody optimalizace systémů . Obvykle jsou některé parametry fyzického systému neznámé a některé proměnné nejsou dostupné pro měření. Podle terminologie teorie řízení to znamená, že syntéza řízení musí být provedena za podmínek nejistoty. Pro řešení těchto problémů byly vyvinuty robustní a adaptivní metody řízení .

Perspektivy

V současné době stále roste pozornost fyziků k aplikaci kybernetických metod. Aktivně se rozvíjejí následující oblasti kyberneticko-fyzikálního výzkumu:

Mezi nejdůležitější oblasti aplikovaného výzkumu patří: řízení termonukleárních reakcí, řízení v nano- a femtotechnologiích. Přehled metod a aplikací naleznete v[ kde? ] [19] [20] [21] .

Pro výměnu informací mezi odborníky v oblasti kybernetické fyziky byla vytvořena Mezinárodní společnost pro fyziku a kontrolu (IPACS) . Společnost pravidelně pořádá konference (Physics and Control) a spravuje elektronickou knihovnu publikací IPACS Electronic Library Archived 19. prosince 2010 na Wayback Machine a informační portál "Physics and Control Resources" Archived 2. května 2010 na Wayback Machine .

Poznámky

  1. ↑ 1 2 3 Ott E., Grebogi C., Yorke G. Ovládání chaosu. Phys. Rev. Lett. 1990. V.64. (11) 1196-1199.
  2. ↑ 1 2 Alekseev VV, Loskutov A. Yu Destochastizace systému s podivným atraktorem pomocí parametrické akce. Vestn. Moskevská státní univerzita. Ser.3, Fyzika, astronomie. 1985, V.26, (3), S. 40-44.
  3. ↑ Alekseev V. V., Loskutov A. Yu Řízení systému s podivným atraktorem pomocí periodické parametrické akce. DAN SSSR, 1987, svazek 293, (6), C. 1346-1348.
  4. ↑ 1 2 Dudnik E. N., Kuzněcov Yu. I., Minakova I. I., Romanovsky Yu. M. Synchronizace v systémech s podivným atraktorem. Vestn. Moskevská státní univerzita. Ser. 3: Fyzika. Astronomie. 1983, svazek 24, (4). s. 84-87.
  5. ↑ Pyragas K. Nepřetržité řízení chaosu pomocí sebekontrolující zpětné vazby. Phys. Lett. A. 1992. V.170. 421-428.
  6. ↑ 1 2 Andrievsky B. R., Fradkov A. L. Řízení chaosu: Metody a aplikace. I. Metody. Automatizace a telemechanika. 2003, (5). C.3-45.
  7. ↑ 1 2 Andrievsky B. R., Fradkov A. L. Řízení chaosu: Metody a aplikace. II. Aplikace. Automatizace a telemechanika. 2004, (4), C.3-34.
  8. ↑ Leff HS a AFRex (Eds). Maxwell's Demon 2: entropie, klasická a kvantová informace, výpočetní technika: 2. vydání. Ústav fyziky. 2003 (sbírka klasických i současných článků o Maxwellově démonovi ).
  9. ↑ JC Maxwell. O guvernérech. Proč. Royal Soc. 16, 1868, 270-283.
  10. ↑ Butkovsky A. G., Samoylenko Yu. I. Řízení kvantově mechanických procesů. M.: Nauka, 1984, 256s. (Anglický překlad: Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1990.)
  11. ↑ Kapitsa P. L. Dynamická stabilita kyvadla s oscilujícím závěsným bodem. ZhETF. 1951. T.21.(5).
  12. ↑ Blekhman I. I. Vibrační mechanika. Moskva: Nauka, 1994.
  13. ↑ Novikov I. I. Účinnost jaderných elektráren. Atomová energie . 1957. č. 3. S. 409-412.
  14. ↑ Curzon FL, Ahlburn B., Účinnost Carnotova motoru při maximálním výkonu. Am.J. Phys., 43, 22-24, 1975.
  15. ↑ Mironova V. A., Amelkin S. A., Tsirlin A. M. Matematické metody termodynamiky v konečném čase. Moskva: Chemie, 2000.
  16. ↑ Berry RS, Kazakov VA, Sieniutycz S., Szwast Z., Tsirlin AM Termodynamická optimalizace procesů konečného času. Wiley. NY, 2000.
  17. ↑ Fradkov A.L. Zkoumání nelinearity zpětnou vazbou. Physica D. 1999, V. 128, č. 2-4. 159-168.
  18. ↑ Fradkov A. L. Studium fyzikálních systémů pomocí zpětné vazby. Automatizace a telemechanika. 1999. (3). s. 213-230.
  19. ↑ 1 2 Fradkov A. L. Kybernetická fyzika. Petrohrad: Nauka, 2003.
  20. ↑ 1 2 Fradkov A.L. O aplikaci kybernetických metod ve fyzice. Fyzický úspěch. Sciences, 2005, T.175, N 2, str. 113-138.
  21. ↑ 1 2 Fradkov AL Kybernetická fyzika: od řízení chaosu ke kvantovému řízení. Springer-Verlag, 2007, 242s.

Odkazy