freeCodeCamp/guide/russian/machine-learning/brownian-motion/index.md

11 lines
3.5 KiB
Markdown
Raw Normal View History

2018-10-12 20:00:59 +00:00
---
title: Brownian Motion
localeTitle: Броуновское движение
---
## Броуновское движение
Броуновское движение или педификация (от древнегреческого языка: πήδησις / pέːːsis / «прыжок») - это случайное движение частиц, взвешенных в жидкости (жидкости или газе) в результате их столкновения с быстро движущимися атомами или молекулами в газе или жидкость.
Это явление транспорта названо в честь ботаника Роберта Брауна. В 1827 году, просматривая микроскоп на частицах, попавших в полости внутри пыльцевых зерен в воде, он заметил, что частицы перемещаются по воде; но он не смог определить механизмы, вызвавшие это движение. Атомы и молекулы долгое время были теоретизированы как составляющие материи, а Альберт Эйнштейн опубликовал в 1905 году статью, в которой подробно объясняется, как движение, наблюдаемое Брауном, было результатом того, что пыльца перемещается отдельными молекулами воды, делая один из своих первый большой вклад в науку. Это объяснение броуновского движения послужило убедительным доказательством существования атомов и молекул и было экспериментально подтверждено Жан Перрином в 1908 году. Перрин был удостоен Нобелевской премии по физике в 1926 году за «работу над прерывистой структурой материи» (Эйнштейн получил премию пятью годами ранее «за свои услуги по теоретической физике» с конкретной ссылкой на различные исследования). Направление силы атомной бомбардировки постоянно меняется, и в разное время частица попадает больше с одной стороны, чем другая, что приводит к кажущейся случайной природе движения.
Броуновское движение является одним из простейших стохастических (или вероятностных) процессов непрерывного времени, и это предел как более простых, так и более сложных стохастических процессов (см. Случайное блуждание и теорема Донскера). Эта универсальность тесно связана с универсальностью нормального распределения. В обоих случаях зачастую математическое удобство, а не точность моделей, мотивирует их использование.