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闲谈应用数学 --- 计算流体力学 ---人工智能
送交者: 木桩 2025年01月18日17:01:25 于 [教育学术] 发送悄悄话

万维的玉质先生在我上篇博文《文化长廊》的留言中,提到了人工智能和它的有关应用,由于评论区的局限,无法让我畅所欲言,故另起这篇文章。

应用数学是什么概念?

首先,应用数学也是数学,应用数学是从应用中提炼出来的数学问题,也就是说,它的研究能够用到其他的科学领域,或者其他的工程领域。

当然,纯数学的研究,过些年也可能会变成应用数学。现在做的工作目前也许发现不了有什么用处,但是100年后,200 年后,你突然就发现它有用处了。比如说,以前物理学家觉得群论(group theory)没什么用处,这是纯数学家玩的东东,物理学家不需要懂得,但现在的物理学家却用群论用得很多。所以说,还真不好说,什么时候它就可以应用了。比如说,上面提到的物理学,工程学,或者航天上的流体力学,或者其他的天体物理,生物,化学  。。。。。都会用到应用数学。

那么计算数学又是扮演一个什么角色呢?

具体的说,计算微分方程。任何可以用微分方程来描述的物理现象,工程现象,计算微分方程都可能有它的用处。比如说流体力学,这是可以用微分方程来描述的。这些微分方程,当然,在数学上的描述是非常漂亮的,不幸的是,没法写出准确的解。这,就是一个典型的应用数学从应用中提出来的问题。

比如说,一元二次方程,你能写出准确的解,但是,一元五次方程,也许你就写不出准确的解了,那么,你就要用计算的方法去对付它。

计算流体力学就是流体力学,你要用数学的形式表示出来。上面所说的,有些微分方程无法写出它的解,但是,在数学上,你可以研究它的解是否存在,如果存在,是不是唯一的。还有,它是不是适定,也就是说,初值如果有变化,过一段时间以后,这个解的变化会有多大?这些问题,可以从数学上研究,但是,你具体要解出它的解来,这就难办了,很多微分方程是无法写出准确解的。怎么办?这时,就需要设计比较好的计算方法,在计算机上把这些解近似出来,注意,我说的是近似,不是准确地解出来。 

比如,模拟飞机附近的流体状态, 飞机本身的表现,还有轮船,汽车,你想想,我们周围全是流体,是不是?包括气体,也就是我们周围的空气,它就是一种流体。以前,我们想设计一架飞机,靠的是风洞。预先假设机翼的形状,做成模型,放置在风洞里吹风,拿到些数据,然后,把机翼的形状改一改,再放到风洞里吹一遍,拿到一些好一点的数据,也就是说,这个数据比前面的好些,有些改进。改进的意思是,飞机飞起来可以少用一些油,或者飞起来更平稳,稳定性更好,等等。。。但是,这个代价是非常大的,你每吹一吹风洞,要耗费大量的能量。有了计算机后,可以做数值风洞,可以算出这些结果来。这就不需要很大的代价,不满意结果,最多就是在计算机上再跑一次。这样出来的最后结果,再去风洞吹一次,这就大量减少了风洞的使用,设计飞机的效率也大大的提高了。 除了飞行器,还有更高速的运动物体,解决起来会更困难些,所以说,计算流体力学,其实就是流体力学。流体力学这个描述,在一般比较极端的状态下,它这个本身就需要研究,相应带来对计算方法的挑战和考验 ----算法 要设计得更完备一些。

计算数学工作者的任务,是分析这些计算方法的稳定性,收敛性。这些数值方法一旦经过了这些分析,可以比较放心地使用了,然后,还要和工程师,物理学家,计算流体力学研究者一起,把它们运用到实际中去。

当然,目前用计算流体力学不能解决的工程问题还是很多。现在计算机当然发展的很好,但是,不管多好,实际上有些东西我们还是算不动。所谓算不动,就是一个模拟要算很长时间。如果是设计,那就要反反复复地做,这就不太实际了。当然,一个是数学理论上需要提高,另外是数值方法上需要大幅度改进。

最近几年来,人工智能发展得很快,在算法上,如果你想改进,把它算得快些,或者是一些颠覆性的结果,用人工智能设计出新形式的算法,这是最近的发展趋势。再有就是量子计算机。目前,真正造出来的量子计算机规模还比较小,现在还是一个理论上的东西,但是别急,以后造出来了,它在效率上的改变将是颠覆性的。

另外,湍流问题,这是个难题。湍流是指流体在运动中出现越来越小的流体结构,比如说,抽烟吐出来的那种虚无缥缈的烟圈。这个问题在数学上的描述已经相当不错了,问题是,要去算它的时候,这是件不容易做的事。当尺度越来越小,你想把它精确近似的话,要用大量的计算时间,这个“大量”目前是做不到的。那就要想些办法,做一些近似的湍流模型,然后去解这些近似的模型,这样,还能在今天的计算机上解决它。目前,工具方面和数学理论方面都不完备。

人工智能实际上是用到大数据的,所谓的人工智能,实际上就是让机器去学习,但是,你总得给它东西它才能学呀!那么,就需要大量的数据,这些数据可能是实验数据,可能是风洞里吹出来的数据,也可能是计算中产生的数据。你先算一些东西,放在那里,然后让机器去学,这就形成了人工智能模型,这个模型就可以解决新的问题。这应该是双管齐下,各种传统方法加上新的方法,各有优缺点,都需要发展,改进。如果计算的工具充分的有效,那就可以用它来设计出一些新鲜的东西,这是完全可能的。


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