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閒談應用數學 --- 計算流體力學 ---人工智能
送交者: 木樁 2025年01月18日17:01:25 於 [教育學術] 發送悄悄話

萬維的玉質先生在我上篇博文《文化長廊》的留言中,提到了人工智能和它的有關應用,由於評論區的局限,無法讓我暢所欲言,故另起這篇文章。

應用數學是什麼概念?

首先,應用數學也是數學,應用數學是從應用中提煉出來的數學問題,也就是說,它的研究能夠用到其他的科學領域,或者其他的工程領域。

當然,純數學的研究,過些年也可能會變成應用數學。現在做的工作目前也許發現不了有什麼用處,但是100年後,200 年後,你突然就發現它有用處了。比如說,以前物理學家覺得群論(group theory)沒什麼用處,這是純數學家玩的東東,物理學家不需要懂得,但現在的物理學家卻用群論用得很多。所以說,還真不好說,什麼時候它就可以應用了。比如說,上面提到的物理學,工程學,或者航天上的流體力學,或者其他的天體物理,生物,化學  。。。。。都會用到應用數學。

那麼計算數學又是扮演一個什麼角色呢?

具體的說,計算微分方程。任何可以用微分方程來描述的物理現象,工程現象,計算微分方程都可能有它的用處。比如說流體力學,這是可以用微分方程來描述的。這些微分方程,當然,在數學上的描述是非常漂亮的,不幸的是,沒法寫出準確的解。這,就是一個典型的應用數學從應用中提出來的問題。

比如說,一元二次方程,你能寫出準確的解,但是,一元五次方程,也許你就寫不出準確的解了,那麼,你就要用計算的方法去對付它。

計算流體力學就是流體力學,你要用數學的形式表示出來。上面所說的,有些微分方程無法寫出它的解,但是,在數學上,你可以研究它的解是否存在,如果存在,是不是唯一的。還有,它是不是適定,也就是說,初值如果有變化,過一段時間以後,這個解的變化會有多大?這些問題,可以從數學上研究,但是,你具體要解出它的解來,這就難辦了,很多微分方程是無法寫出準確解的。怎麼辦?這時,就需要設計比較好的計算方法,在計算機上把這些解近似出來,注意,我說的是近似,不是準確地解出來。 

比如,模擬飛機附近的流體狀態, 飛機本身的表現,還有輪船,汽車,你想想,我們周圍全是流體,是不是?包括氣體,也就是我們周圍的空氣,它就是一種流體。以前,我們想設計一架飛機,靠的是風洞。預先假設機翼的形狀,做成模型,放置在風洞裡吹風,拿到些數據,然後,把機翼的形狀改一改,再放到風洞裡吹一遍,拿到一些好一點的數據,也就是說,這個數據比前面的好些,有些改進。改進的意思是,飛機飛起來可以少用一些油,或者飛起來更平穩,穩定性更好,等等。。。但是,這個代價是非常大的,你每吹一吹風洞,要耗費大量的能量。有了計算機後,可以做數值風洞,可以算出這些結果來。這就不需要很大的代價,不滿意結果,最多就是在計算機上再跑一次。這樣出來的最後結果,再去風洞吹一次,這就大量減少了風洞的使用,設計飛機的效率也大大的提高了。 除了飛行器,還有更高速的運動物體,解決起來會更困難些,所以說,計算流體力學,其實就是流體力學。流體力學這個描述,在一般比較極端的狀態下,它這個本身就需要研究,相應帶來對計算方法的挑戰和考驗 ----算法 要設計得更完備一些。

計算數學工作者的任務,是分析這些計算方法的穩定性,收斂性。這些數值方法一旦經過了這些分析,可以比較放心地使用了,然後,還要和工程師,物理學家,計算流體力學研究者一起,把它們運用到實際中去。

當然,目前用計算流體力學不能解決的工程問題還是很多。現在計算機當然發展的很好,但是,不管多好,實際上有些東西我們還是算不動。所謂算不動,就是一個模擬要算很長時間。如果是設計,那就要反反覆覆地做,這就不太實際了。當然,一個是數學理論上需要提高,另外是數值方法上需要大幅度改進。

最近幾年來,人工智能發展得很快,在算法上,如果你想改進,把它算得快些,或者是一些顛覆性的結果,用人工智能設計出新形式的算法,這是最近的發展趨勢。再有就是量子計算機。目前,真正造出來的量子計算機規模還比較小,現在還是一個理論上的東西,但是別急,以後造出來了,它在效率上的改變將是顛覆性的。

另外,湍流問題,這是個難題。湍流是指流體在運動中出現越來越小的流體結構,比如說,抽煙吐出來的那種虛無縹緲的煙圈。這個問題在數學上的描述已經相當不錯了,問題是,要去算它的時候,這是件不容易做的事。當尺度越來越小,你想把它精確近似的話,要用大量的計算時間,這個“大量”目前是做不到的。那就要想些辦法,做一些近似的湍流模型,然後去解這些近似的模型,這樣,還能在今天的計算機上解決它。目前,工具方面和數學理論方面都不完備。

人工智能實際上是用到大數據的,所謂的人工智能,實際上就是讓機器去學習,但是,你總得給它東西它才能學呀!那麼,就需要大量的數據,這些數據可能是實驗數據,可能是風洞裡吹出來的數據,也可能是計算中產生的數據。你先算一些東西,放在那裡,然後讓機器去學,這就形成了人工智能模型,這個模型就可以解決新的問題。這應該是雙管齊下,各種傳統方法加上新的方法,各有優缺點,都需要發展,改進。如果計算的工具充分的有效,那就可以用它來設計出一些新鮮的東西,這是完全可能的。


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