惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

月光博客
月光博客
云风的 BLOG
云风的 BLOG
小众软件
小众软件
雷峰网
雷峰网
博客园 - 【当耐特】
V
V2EX
WordPress大学
WordPress大学
IT之家
IT之家
Last Week in AI
Last Week in AI
罗磊的独立博客
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
V
Visual Studio Blog
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
有赞技术团队
有赞技术团队
The Cloudflare Blog
Jina AI
Jina AI
博客园 - 司徒正美
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
博客园 - 聂微东
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
О баллистической кривой
drzewo · 2026-04-29 · via Все публикации подряд на Хабре

Баллистическая кривая — это траектория материальной точки, движущейся в сопротивляющейся среде под действием силы тяжести.

Основной пример баллистической кривой — это траектория дробины в атмосфере.

Сила сопротивления воздуха считается направленной против скорости материальной точки:

\mathbf{F} = -f(\mathbf{v}) \mathbf{v}.

Чаще всего рассматриваются гипотезы квадратичного и линейного сопротивления. В этих случаях f = c_1|\mathbf{v}| и f = c_2 соответственно. Здесь c_1, c_2 — положительные постоянные. В обоих случаях система интегрируется в квадратурах. Существуют и другие случаи интегрируемости (см. Аппель П. Теоретическая механика. Т. 1. М.: Физматлит, 1960).

Характерной чертой данной задачи является наличие у траектории частицы вертикальной асимптоты и существование предельной скорости, к которой стремится скорость частицы.

Оба этих свойства выводятся в учебниках путём явного интегрирования уравнений движения.

Мы опишем довольно широкий класс сил сопротивления, для которых траектория обладает указанными свойствами. В этом классе уравнения движения уже не обязаны интегрироваться в квадратурах, и динамика исследуется методами качественного анализа.

Итак, второй закон Ньютона для частицы массы m имеет вид:

m\mathbf{\dot v}=m\mathbf g-\mathbf vf(\mathbf{v}).

Введём декартову систему координат Oxy так, чтобы ось Oy была направлена вертикально вверх. Тогда второй закон Ньютона принимает вид:

m\dot v_x = -v_x f(v_x, v_y), \qquad(1)m\dot v_y = -mg - v_y f(v_x, v_y), \quad \mathbf v=(v_x,v_y). \qquad(2)

Будем считать, что выполнены следующие условия:

1) f \in C(\mathbb{R}^2) \cap C^1(\mathbb{R}^2 \setminus \{0\});

2) равенство f(u, v) = 0 влечет u=v = 0;

3) f \ge 0 в \mathbb{R}^2;

4) найдутся такие положительные числа r и k, что если |\mathbf{v}| > r, то f(\mathbf{v}) > k;

5) уравнение mg + w f(0, w) = 0 имеет единственное решение w = v_y^*, причем

\frac{d(w f(0, w))}{dw} \bigg|_{w=v_y^*} \ne 0.

Из данных условий вытекают неравенства

\frac{d(w f(0, w))}{dw} \bigg|_{w=v_y^*} > 0, \qquad (3)

и v_y^* < 0.

Теорема. Все решения системы (1), (2) определены при t \in [0, \infty). Каждая траектория \mathbf{r}(t) = (x(t), y(t)) имеет вертикальную асимптоту:

x(t) \to x^*, \quad y(t) \to -\infty \quad \text{при} \quad t \to \infty.

Более того,

v_x(t) \to 0, \quad v_y(t) \to v_y^*.

Доказательство.

Дальнейшее изложение требует от читателя владения аппаратом дифференциальных уравнений в объеме книги: Немыцкий В.В., Степанов В.В. Качественная теория дифференциальных уравнений. М.: Едиториал УРСС, 2004.

В силу условия 4) и энергетического неравенства

\frac{m}{2}\frac{d}{dt}|\mathbf{v}|^2 = m(\mathbf{g}, \mathbf{v}) - |\mathbf{v}|^2 f(\mathbf{v}) \le mg|\mathbf{v}| - |\mathbf{v}|^2 f(\mathbf{v})

все решения системы (1), (2) ограничены и, соответственно, бесконечно продолжаемы вправо.

Покажем, что v_x(t) \to 0.

Действительно, перепишем уравнение (1) в интегральной форме:

v_x(t) = v_x(0) \exp \left( -\frac{1}{m} \int_0^t f(\mathbf{v}(\tau)) \, d\tau \right).

В силу условия 3) экспонента является невозрастающей функцией времени t, поэтому существует предел v_x(t) \to v_x^*. Таким образом, \omega-предельное множество данного решения лежит на прямой \{v_x = v_x^*\}.

Всякое решение системы (1), (2), лежащее в \omega-предельном множестве, имеет вид

v_x(t) = v_x^*, \quad v_y = v_y(t).

Подставим это решение в уравнение (1):

0 = v_x^* f(v_x^*, v_y(t)).

Предположим, что v_x^* \neq 0. Тогда f(v_x^*, v_y(t)) = 0. В силу условия 2) должно быть v_x^* = 0. Полученное противоречие доказывает, что v_x^* = 0.

На прямой \{v_x = 0\} уравнение (1) удовлетворяется тождественно, а динамика описывается уравнением (2), которое принимает вид:

m\dot{v}_y = -mg - v_y f(0, v_y). \qquad (4)

Легко показать, что все решения этого уравнения асимптотически стремятся к единственному положению равновесия v_y^*. Из этого наблюдения следует, что всякое замкнутое инвариантное множество уравнения (4) содержит точку v_y^*, а значит, \omega-предельное множество любого решения системы (1), (2) содержит точку (0, v_y^*).

Следовательно, для любого решения (v_x, v_y)(t) системы (1), (2) найдётся последовательность t_k \to \infty такая, что

(v_x, v_y)(t_k) \to (0, v_y^*). \qquad (5)

Линеаризуем систему (1), (2) в окрестности положения равновесия (0, v_y^*). Система линейного приближения имеет вид:

m \begin{pmatrix} \dot{\xi} \\ \dot{\eta} \end{pmatrix} =\begin{pmatrix}-f^* & 0 \\-v_y^* f_1 & -(f^* + f_2 v_y^*)\end{pmatrix}\begin{pmatrix} \xi \\ \eta \end{pmatrix},

где f^* = f(0, v_y^*), f_1 = \frac{\partial f}{\partial v_x}(0, v_y^*), f_2 = \frac{\partial f}{\partial v_y}(0, v_y^*).

Собственные числа этой системы отрицательны:

-\frac{f^*}{m} < 0, \quad -\frac{f^* + f_2 v_y^*}{m} < 0.

Первое неравенство вытекает из условий 3),5); второе — из формулы (3).

Таким образом, положение равновесия (0, v_y^*) экспоненциально устойчиво. Поскольку для каждого решения верно (5), т.е. каждое решение посещает сколь угодно малую окрестность положения равновесия, имеем

(v_x, v_y)(t) \to (0, v_y^*), \quad t \to \infty.

Более того,

v_x(t) = O(e^{-\alpha t}), \quad v_y(t) = v_y^* + O(e^{-\alpha t}), \qquad (6)

где положительная константа \alpha связана с собственными числами.

Асимптотики x(t) \to x^* и y(t) \to -\infty следуют непосредственно из формул (6) и равенств

x(t) = x(0) + \int_0^t v_x(\tau) d\tau, \quad y(t) = y(0) + \int_0^t v_y(\tau) d\tau.

Теорема доказана.