CC BY
4
На основании результатов исследования можно сделать вывод: различные концентрации сульфата меди оказывают влияние на механические свойства стебля камыша. Установлено, что при увеличении времени воздействия гамма-излучения прочность модифицированных материалов уменьшается быстрее. Вероятно, различные дозы гамма-излучения снижают прочность биоматериала, что свидетельствует о том, что гамма-излучение и сульфат меди приводят к возникновению дефектов в структуре стебля камыша.
Список использованной литературы:
1. Байер, В. Архитектурное материаловедение: Учебник. - М.: Архитектура, 2012. - 264 с.
2. Микульский В.Г. и др. Строительные материалы. (Материаловедение. Строительные материалы); под общ. ред. В.Г. Микульского. - 4-е изд. - М.: Ассоциация строительных вузов, 2004. - 533 с.
3. Каюмзода А.К., Умаров Н.Н., Алимбекова М.М. Исследование прочностных и деформационных свойств биоматериалов. Актуальные проблемы научных исследований: теоретические и практические аспекты: сборник статей Международной научно-практической конференции (12 декабря 2023 г, г. Казань). / Ч. 1 - Уфа: OMEGA SCIENCE, 2023. - С.5-8.
4. Киреева, Ю.И. Строительные материалы. - Минск: Новое знание, 2005. - 400 с.
5. Юсупов И.Х., Умаров Н.Н.,Марупов Р.Молекулярно-динамические и физико-механические характеристики лекарственного репейника. ДАН РТ, 2017. - Т.60. - №5-6. - С. 230-235.
6. Юсупов И.Х., Умаров Н.Н.,Марупов Р. Исследование радиационной зависимости молекулярно-динамических и физико-механических характеристик лекарственного репейника методом спиновых меток. Вестник ТНУ. Серия естественных наук. Душанбе, 2017. - №4. - С.117-121.
7. Умаров Н.Н. Влияние радионуклидов на механическую прочность стебля тростника. Политехнический вестник ТТУ. Серия Интелект. Инноватсия. Инвеститсия, 2021. - №3(55). - С. 26-28.
8. Умаров Н.Н., Тошходжаев Х.А., Абдуллаев С.Ф., [Абдуманонов А.], Абдуманонова Ф.А. Влияния радиации на прочность стебля тростника. Вестник Таджикского национального университета. Серия естественных наук, 2022. - №1. - С.131-140.
9. Умаров Н.Н., Мирзоходжаев Ф.М., Искандарова С.М. Влияние раствора медного купороса на механические свойства биоматериалов Рецензируемый научный журнал «Тенденции развития науки и образования» №110, Июнь 2024 (Часть 18) - Изд. Научный центр «LJournal», Самара, 2024. - С. 85-88.
10. Умаров Н.Н. Влияние радионуклидов на динамические параметры вращения спиновой метки в биоматериалах. Учёные записки. Серия естественные и экономические науки. Худжанд, 2022. - № 2 (61). - С. 25-29.
© Мирзоходжаев Ф.М., 2024
УДК 53
Яздурдыева М., преподаватель. Бекиева М., старший преподаватель. кандидат физико-математических наук, Ягмырова М., преподаватель. Туркменский инженерно-технологический университет имени Огузхана.
Ашхабад, Туркменистан.
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ: КЛЮЧ К РЕШЕНИЮ РЕАЛЬНЫХ ПРОБЛЕМ
Аннотация
Математическое моделирование позволяет нам переводить реальные сценарии в математические
представления. Эти модели служат упрощенными версиями сложных явлений, позволяя делать прогнозы, оптимизировать и глубже проникать в суть различных систем. В этой статье рассматриваются различные методы моделирования и приводятся примеры из различных областей, таких как физика, инженерия, биология и финансы.
Ключевые слова:
математическое моделирование, математические представления, прогнозы, моделирования, финансы.
Yazdurdyeva M.,
teacher.
Bekiyeva M.,
Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Senior Lecturer
Yagmyrova M., teacher.
Oguz han Engineering and Technology university of Turkmenistan.
Ashgabat, Turkmenistan.
MATHEMATICAL MODELING: A KEY TO SOLVING REAL-WORLD PROBLEMS
Annotation
Mathematical modeling allows us to translate real-world scenarios into mathematical representations. These models serve as simplified versions of complex phenomena, enabling predictions, optimizations, and deeper insights into various systems. This article explores different modeling methods and provides examples from diverse fields such as physics, engineering, biology, and finance.
Key words:
mathematical modeling, mathematical representations, forecasts, modeling, finance.
1. Introduction to Mathematical Modeling
Mathematical models are structured frameworks using equations, variables, and relationships that represent specific real-world processes. Typically, the modeling process involves several key steps: defining the problem, making assumptions, determining key variables, solving the model, and validating results. This iterative process leads to increasingly accurate models that offer powerful insights and solutions.
2. Applications in Engineering and Physics
Space Exploration:
In space missions, precision is crucial for determining trajectory, fuel requirements, and timing. Engineers rely on mathematical models that calculate gravitational effects, orbital paths, and thrust to ensure spacecraft reach their targets. For example, models accounting for gravitational pull and resistance help calculate optimal launch times.
Bridge Design and Safety:
Bridge engineering involves predicting structural integrity under various conditions. A simple model might include calculations based on material properties, expected load, and weather conditions. Complex algorithms and finite element models simulate how a bridge withstands earthquakes, winds, and weight loads, helping engineers optimize design.
3. Mathematics in Biology and Medicine
Epidemiological Modeling:
Mathematical models are instrumental in understanding and controlling disease spread. The SIR (Susceptible, Infected, Recovered) model, for example, uses differential equations to forecast infection rates
based on factors like contact rates and immunity. During pandemics, such models help health organizations prepare responses by predicting the outbreak patterns. Pharmacokinetics and Drug Efficacy:
Drug researchers use models to predict how new drugs interact within the human body. By inputting variables such as dosage, absorption rate, and metabolism, models simulate drug behavior, identifying optimal dosages and potential side effects. These models save time and resources by guiding clinical trials. 4. Economic and Financial Modeling Market Forecasting and Risk Management:
Financial models analyze market trends to predict stock prices, evaluate investment risk, and forecast economic shifts. For instance, Monte Carlo simulations assess investment risk by repeatedly running scenarios with random variations. These predictions support more informed investment strategies and risk mitigation. Optimization in Resource Allocation:
Models are also used in supply chain and logistics, where linear programming helps allocate resources efficiently. By setting constraints on budget, demand, and delivery time, companies use optimization models to reduce costs and improve service levels.
Список использованной литературы:
1. Concord Consortium, "Mathematical Modeling of Real-World Problems," highlighting educational approaches for introducing modeling in computational settings.
2. GeeksforGeeks, "Real-Life Applications of Mathematical Modeling," explaining the role of models in engineering, climate science, and health.
3. Maths Careers, "Real World Examples of Mathematical Modelling," exploring applications and common pitfalls in practical modeling scenarios.
© Яздурдыева М., Бекиева М., Ягмырова М., 2024
