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¿Hay una solución de forma cerrada del problema de río Esdale?

Probablemente este no sea el problema bien conocido pero se ve como problema abierto. ¿Qué tipo de métodos que hay para encontrar una solución de forma cerrada para la situación física?


Puede solucionar este problema?

Estás pasivamente que fluye aguas abajo en el medio de un río que tiene su más rápida del flujo en el medio. La mayoría de los lugares a lo largo de la orilla del río son demasiado caro o demasiado vegetación, pero de repente descubre un lugar perfecto para venir a tierra a una distancia y de distancia (medido a lo largo de la orilla del río).

Tenga en cuenta que y puede ser cero, por lo que sólo irregular es cuando ya estás a la deriva pasado; o si eres más lento todavía, y puede ser negativo.

Ahora suponga que su velocidad de natación es una constante v, mientras que el caudal del río es V en el medio y linealmente decreciente hacia la orilla. Qué ángulo debe tomar, como una función de su distancia a la costa (x), para llegar a la ubicación deseada con el mínimo esfuerzo (es decir, más corto viaje o, de manera equivalente, menor tiempo)?

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Fuente y crédito de la imagen: Hanna Kokko.

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Knbm Puntos 11

Esta no es una solución completa, pero demasiado largo el comentario.

Vamos a asumir que el río ancho es$L$, y que el nadador va todo el tiempo, al menos un poco hacia la orilla del río, por lo que el $x(t)$ es estrictamente creciente. Por lo tanto, ella tiene una inversa $t(x)$. Ahora nos encontramos con que $$\int_0^T dt=\int_0^L\frac{dt}{dx}dx=\int_0^L\frac{dx}{v_0\cos \theta(x)}.$$ Ahora tenemos $ y=\int_0^L\frac{v_0\sin \theta (x)+v(x)}{v_0\cos \theta (x)}dx$. De modo que tenemos para minimizar el funcional $$T(\theta )=\int_0^L\frac{dx}{v_0\cos \theta(x)}$$ in the set $ W=\{\theta \C^1 [0,L]|C(\theta)=y\}$, donde $$ C(\theta)=\int_0^L\frac{v_0\sin \theta (x)+v(x)}{v_0\cos \theta (x)}dx. $$

El siguiente paso sería el uso de multiplicadores de Lagrange para $\sin \theta (x)=\frac{\lambda v_0}{v_0+\lambda v(x)}.$

El funcional es ahora $$ C(\theta)=\int_0^L\frac{v_0\frac{\lambda v_0}{v_0+\lambda v(x)}+v(x)}{\pm v_0\sqrt{1-(\frac{\lambda v_0}{v_0+\lambda v(x)}})^2}dx. $$

pero la expresión parece ser difícil ser minimizado analíticamente o para demostrar que no hay solución.

Estoy en el camino correcto?

2voto

ComptonScattering Puntos 351

La solución por inspección

La ruta de acceso que se tarda menos tiempo para viajar es uno que corresponde a una línea recta en el Lagrangiano de coordenadas de la corriente.

Para este perfil de velocidad de las líneas rectas en el Euleriano coordenadas son también directamente en el Lagrangiano de coordenadas.

En otras palabras, si usted dibuja una línea recta entre el punto en el flujo que se inicia en (movimiento a velocidad $v$) y en el punto en el banco que usted está buscando, no el flujo cruza esta línea, y creo que la natación a lo largo de esta línea es el camino más corto.

Por lo tanto el ángulo está dado por $tan \theta = \frac{Y-v_0 t}{X}$.


En una analítica de formulario para la ruta

Para encontrar una forma exacta por este camino, primero tome $s$ como una parametrización del punto en el flujo correspondiente para el inicio y el punto en el banco que se está buscando. En esta línea de $s=0$ corresponde a $(0,0)$, el comoving punto de inicio, y $s=X$ corresponde al punto de destino en $(X,Y)$. Nos encontramos con un flujo de la forma

$v=v(x)=v_0(1-\frac{x}{X})$

dicha línea está dada por

$\mathbf{r}(s)=s \,\mathbf{\hat{x}} + (\frac{s Y}{X}+v(s)t))\mathbf{\hat{y}}$

que la distancia de $s$ $s+ds$es

$dl=\sqrt{(\frac{d \mathbf{r}}{d s})^2}ds=\sqrt{1+(\frac{Y-v_0 t}{X})^2}ds$

usando ese $\frac{dl}{dt}=u$ es la velocidad del nadador, por lo tanto

$\frac{ds}{dt}=\frac{u X}{\sqrt{(X^2+(Y-v_0 t)^2}}$

que puede ser integrado a rendimiento

$s(t)=\int_0^t \frac{u X dt}{\sqrt{X^2+(Y-v_0 t)^2}}$

$Y+t v_0 = Y \cosh{(\frac{s v_0}{u x})}+ \sqrt{Y^2+X^2}\sinh{(\frac{s v_0}{u x})}$

desde el camino de $\mathbf{r}$ estamos viajando a lo largo de es dado en Euleriano $(x,y)$ coordenadas como

$\mathbf{r}(s)=s \,\mathbf{\hat{x}} + \frac{Ys+v_0 t(X-s)}{X}\mathbf{\hat{y}}$

nos encontramos por la sustitución de la curva puede ser definido en términos de $s$ solo.

Abajo es un dibujo de una familia de soluciones para $X=1, v_0=-1, u=1$ $-1 \leq Y \leq 1$

Plots of the swimmers path for varying target position

Y, además, una parcela de soluciones para $X=1, Y=1, u=1$ $0 \geq v_0 \geq -5$

Plots of the swimmers path for varying flow speed


La solución siempre existe

Tenga en cuenta también que siempre hay una solución. Para ver esto consideremos el nadador que se desplaza perpendicularmente a la corriente que le llega a la orilla en tiempo finito. Él se encuentra en una región de cero la velocidad de flujo y por lo tanto puede llegar a cualquier punto en el banco del tiempo finito.


Justificación del cálculo de variaciones

El principal desafío de este problema viene de la mala elección de coordenadas. En lugar de utilizar las coordenadas

$\mathbf{r}(x,y) = x \mathbf{\hat{x}} + y \mathbf{\hat{y}}$

Te recomiendo el uso de la comoving coordenadas

$\mathbf{r}(s,\tau) = s \mathbf{\hat{x}} + v(s)(t-\tau) \mathbf{\hat{y}}$

Mediante la identificación de las coordenadas de la singularidad en $s=X$ con el punto de $(X,Y)$ sobre el banco en el problema original vemos que esta función no va a causar problemas. Las coordenadas son comoving y un fluido de parcela en $(s_1,\tau_1)$ permanece en este coordinar todo el tiempo y pasa de nivel para el origen y coordinar la singularidad en un momento $t=\tau_1$

En estas coordenadas de un segmento de recta está dada por

$dl^2=ds^2+(v'(s)(t-\tau)ds-vd\tau)^2$

Mediante la identificación de la velocidad de $\frac{dl}{dt}$ con los nadadores de velocidad $u$, obtenemos

$\frac{ds}{dt}=\frac{v}{\sqrt{1+(v'(s)(t-\tau)-v \tau'(s))^2}}$

así

$t=\int_0^t dt' = \int_0^X \frac{dt}{ds}ds = \frac{1}{u} \int_0^X \sqrt{1+(v'(s)(t-\tau)-v \tau'(s))^2} ds$

la variación de este con respecto a la función desconocida $\tau(s)$ da la E-L ecuación

$2 v'(s) \tau'(s) - (t-\tau(s))v''(s)+v(s)\tau''(s)=0$

o, alternativamente,

$\frac{d^2}{ds^2}(v(s) (t-\tau(s)))=0$

con la solución obvia

$v(s)(t-\tau)=-c_1 s + c_0$

al imponer la condición de que ambas partes van a cero para $s=0$ hemos

$v(s)(t-\tau)=c_1(X-s)$

así, al darse cuenta de la dependencia en el lado derecho es el mismo que $v(s)$, todo lo que queda es consants. Por lo tanto, diferenciando obtenemos

$\frac{\partial \tau}{\partial s} = 0$

Por lo tanto llegamos a la conclusión de que el camino más corto para nadar sigue el comoving coordenadas del flujo.

2voto

Nathan Feger Puntos 7675

Que, básicamente, se han calculado todo lo que es necesario. Voy a darle los toques finales aquí.

El problema variacional es el de minimizar $$T(\theta)+\lambda(C(\theta)-y).$$ Ya ni la integral depende de $\theta'(x)$, el problema de minimización es bastante simple, y usted simplemente establecer la derivada de las integrando a cero: $$\delta\int_0^L \frac{1+\lambda(v_0\sin \theta (x)+v(x))}{v_0\cos \theta(x)} \text dx=0 $$ implica $$ \frac{d}{d\theta}\left[\frac{1+\lambda(v_0\sin \theta (x)+v(x))}{v_0\cos \theta(x)}\right]=0, $$ y esta bastante trivial conduce a $\sin \theta (x)=\frac{\lambda v_0}{v_0+\lambda v(x)}.$

La minimización de más de $\lambda$ simplemente sale de la ecuación de $C(\theta)-y=0$, así que como siempre todo lo que necesita para el mínimo sobre el multiplicador se cumpla es la restricción para ser obedecido. Sustituyendo en la expresión para $\theta(x)$ y la disminución lineal en la $v(x)=(\frac xL-1)u$ se obtiene que la restricción, que es ahora una función de $\lambda$ (!) es ahora $$ \begin{array}{} C(\lambda)\!\!&=\int_0^L \frac{v_0\frac{\lambda v_0}{v_0+\lambda v(x)}+v(x)}{v_0\sqrt{1-\left(\frac{\lambda v_0}{v_0+\lambda v(x)}\right)^2}} \text dx =\int_0^L \frac{\lambda v_0^2+v(x)(v_0+\lambda v(x))} {v_0\sqrt{\left({v_0+\lambda v(x)}\right)^2-\lambda^2 v_0^2}} \text dx \\ & =\int_0^L \frac{\lambda v_0^2+(\frac xL-1)u(v_0+\lambda (\frac xL-1)u)} {v_0\sqrt{\left({v_0+\lambda (\frac xL-1)u}\right)^2-\lambda^2 v_0^2}} \text dx. \end{array} $$ Esto es bastante complicado integral y yo no tengo la menor idea de cómo hacerlo de forma analítica. Sin embargo, Wolfram Alpha puede calcular la integral indefinida. (Por lo tanto, si usted se está sintiendo nitpicky, usted puede ir y diferenciar que el resultado y comprobar que reproduce el integrando, y luego sustituir en los límites para obtener la integral definida. En el proceso usted puede también aprender cómo se puede calcular directamente, también!) Me acabo de poner en Mathematica y obtuve un horrible expresión: $$ C(\lambda)= \frac{L}{2 \lambda ^2 u \text{v0}} \left[ -3 \lambda ^2 {v_0}^2 \log \left(-\lambda u +\sqrt{(\lambda u-\lambda {v_0}-1) (\lambda (u+{v_0})-1)}+1\right)+(\lambda u+1) \sqrt{(\lambda u-\lambda {v_0}-1) (\lambda (u+{v_0})-1)}-\sqrt{1-\lambda ^2 {v_0}^2}+3 \lambda ^2 {v_0}^2 \log \left(\sqrt{1-\lambda ^2 {v_0}^2}+1\right) \right]. $$

Esto es muy feo y es muy tarde aquí, así que no tengo ninguna intención de mirar en los detalles de esta función. Sin embargo, usted puede comenzar a hacer algunas sentido de que al darse cuenta de que la presencia de los logaritmos y raíces cuadradas exigir que

  • $\lambda^2 v_0^2\leq 1$ para el pequeño cuadrado de la raíz sea real,
  • $(u^2-v_0^2)\lambda^2-2u\lambda+1\geq 0$ para el más grande de la raíz cuadrada para hacer sentido, y
  • $1-\lambda u+\sqrt{(u^2-v_0^2)\lambda^2-2u\lambda+1}\geq 0$ para el logaritmo a ser definido.

Jugando con esta condición, usted puede probar que todos los tres si y sólo si $$-\frac 1{v_0}<\lambda<\frac1{u+v_0},$$ o posiblemente con $\leq$ signos en su lugar.

Hay dos distintos regímenes de comportamiento de esta función, cada uno con bastante distinto significado físico: $u<v_0$$u>v_0$.

  • Si $v_0<u$, entonces usted tiene un limitado aguas abajo de la gama disponible. Para averiguar dónde puede obtener y cómo se puede llegar, es necesario resolver la ecuación de $C(\lambda)=y$ encontrar $\lambda$. Esto determinará $\theta(x)$ y por lo tanto el tiempo de viaje $T$. La inversión de $C$ no es fácil: Mathematica se niega a hacerlo y no voy a tratar. Numéricamente es fácil, y he aquí una bonita gráfica (con $L$ 1):

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Usted simplemente tomar algo de $y$, encontramos a $\lambda$ que le dará $C(\lambda)=y$ y encontrar $T(\lambda) $ no. (Por supuesto, también es necesario calcular $T(\lambda)$, que es el mismo trato como $C$. Mathematica dice que esto es $$ T(\lambda) =\frac{\sqrt{1-\lambda ^2 v_0^2}-\sqrt{(\lambda u-\lambda v_0-1) (\lambda (u+v_0)-1)}}{\lambda u v_0},$$ modulo unidades, y yo creemos ciegamente.

Aunque me gustaría pensar que los extremos de las curvas de ir a $-\infty$, que al parecer tiene límites finitos no - yo realmente no sabía qué hacer con eso.

  • Si $v_0>u$, entonces yo creo que puede vencer a la actual y se puede llegar a cualquier $y$ desea, a pesar de viajar aguas arriba usted podría terminar gastando un poco de tiempo luchando contra la corriente. La trama correspondiente es

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y de nuevo ambos límites son finitos. Por lo tanto parece que no puede llegar a todos los $y$'s - y voy a dejar esta cosa aquí: hay un montón de ratón colas para chase ahora!

Ah, y dígale a Hanna Kokko acerca de este Q&A...

1voto

Stefano Puntos 763

Esta respuesta se basan en el mismo método que las dos respuestas de los usuarios curiosos y Emilio Pisanty, posiblemente salpican algunos que a lo largo de la manera. En particular, vamos a prestar atención a los signos, los cuales juegan un papel importante (por ejemplo, si el nadador nade upsteam$^1$ o abajo?).

I) En esta respuesta tenemos en cuenta el tiempo invertido (pero equivalente) problema de minimizar el tiempo total $T$ se tarda en ir desde la orilla del río $(x_i,y_i)=(0,0)$ a una posición fija $(x_f,y_f)=(L,y_f)$ en el medio del río (en un sistema de coordenadas que es estacionaria wrt. la orilla). En otras palabras, utilizamos Euleriano (en contraposición a la de Lagrange) coordenadas. Deje que el perfil de velocidad del río es lineal

$$\tag{1}v(x)~:=~ \frac{x}{L}V.$$

La velocidad del nadador

$$\tag{2}\dot{x}~=~v_0 \cos\theta > 0,\qquad \dot{y}~=~ v_0 \sin\theta + v(x),$$

donde el ángulo de $\theta\in ]-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2}[$ es un parámetro de control. (Suponemos que bang-bang soluciones de $|\theta|=\frac{\pi}{2}$ no son relevantes.)

II) supongamos por la comodidad de ir a adimensional de imprimación de coordenadas

$$\tag{3} x ~=~ L x^{\prime}, \qquad y ~=~ L y^{\prime},\qquad t ~=~ \frac{L}{v_0} t^{\prime},\qquad V ~=~ v_0 V^{\prime}.$$

No vamos a escribir los números primos de forma explícita a partir de ahora. Esto tiene el efecto de aumentar los parámetros de $$\tag{4} L~=~1~=~v_0.$$ (The dimensionful parameters $L$ and $v_0$ puede ser fácilmente recuperados en la final por el análisis dimensional.)

III) darse cuenta de la positiva $x$-velocidad (2), el próximo reajuste de parámetros el problema en términos de $x$ en lugar de $t$, es decir, $x$ va a jugar el papel de un 'reloj' para el nadador. Esto tiene el beneficio añadido de que el final de 'el tiempo' $x_f=L=1$ es fijo (por oposición libre), lo que hace que el control óptimo problema más simple. También podemos escoger un nuevo parámetro de control

$$\tag{5} s(x)~:=~\sin\theta(x)~ \in~ ]-1,1[.$$

IV) El tiempo total que se convierte en

$$\etiqueta{6} T~=~\int_0^T \!dt~=~ \int_0^1 \! \frac{dx}{\dot{x}} ~=~ \int_0^1 \! \frac{dx}{\sqrt{1-s^2}}. $$

El $y$coordenada es (con el ligero abuso de notación, donde la parte superior de integración límite de $x$ y la integración de la variable $x$ reciben el mismo nombre)

$$ \etiqueta{7} y(x)~=~\int_0^{y(x)} \!dy ~=~ \int_0^x \!dx \frac{dy}{dx} ~=~ \int_0^x \!dx \frac{\dot{y}}{\dot{x}} ~=~ \int_0^x \!dx \frac{s+v}{\sqrt{1-s^2}}. $$

El final de la $y$-coordinar de manera similar

$$ \tag{8} y_f~=~\int_0^1 \! dx\frac{s+v}{\sqrt{1-s^2}}. $$

V) La tarea es reducir al mínimo (6) teniendo en cuenta la restricción (8). La 'acción' se convierte en

$$\tag{9} S ~=~ T +\lambda\left(y_f-y(x\!=\!L)\right) ~=~\int_0^1 \!dx~ L, $$

con Lagrange

$$\etiqueta{10} L ~=~\frac{1}{\sqrt{1-s^2}} + \lambda \left[\frac{s+v}{\sqrt{1-s^2}} -y_f\right] ~=~ \frac{1+\lambda(s+v)}{\sqrt{1-s^2}}-\lambda y_f. $$

Aquí $\lambda$ $x$independiente del multiplicador de Lagrange. De Euler-Lagrange de la ecuación de lee

$$\etiqueta{11} 0 ~\aprox~\frac{\partial L}{\partial s} ~=~ \frac{s(1+\lambda v)+\lambda}{(1-s^2)^{\frac{3}{2}}} \qquad \Leftrightarrow \qquad s~\aprox~ -1/w,$$

donde hemos definido

$$\tag{12} w(x)~:=~v(x)+\mu, \qquad \mu~:=~\frac{1}{\lambda}. $$

El $\approx$ símbolo en eq. (11) la igualdad modulo ecuación de movimiento.

VI) vemos el moe (11), que la estrategia óptima para la cosecante $\csc\theta(x)\approx-w(x)$ es un afín (y por lo tanto monótono) la función de $x$. E. g. no es la óptima para el primer baño de aguas arriba y luego abajo. Por otra parte, la natación directamente en el río $s=0$ nunca podrá ser una estrategia óptima (aparte del caso trivial $V=0=y_f$). Acerquémonos, pues, excluir $s=0$ en lo que sigue. Por lo tanto el control de la doble desigualdad (5) se divide en natación de aguas abajo o nadar$^1$,

$$\tag{13} 0~<~s~<~1 \quad \vee \quad -1~<~s~<~0, $$

o, equivalentemente,

$$\tag{14} w ~< ~ -1 \quad \vee \quad w~>~1, $$

o, equivalentemente,

$$\tag{15} \mu ~<~ -(V+1) \quad \vee \quad \mu ~>~1, $$

o, equivalentemente,

$$\tag{16} -\frac{1}{V+1} ~<~ \lambda~<~0\quad \vee \quad 0~<~\lambda ~<~1,$$

respectivamente. En particular, llegamos a la conclusión de que el parámetro de control $s$ y el multiplicador de Lagrange $\lambda$ tienen signos opuestos,

$$\tag{17} -{\rm sgn}(s)~=~{\rm sgn}(w)~=~{\rm sgn}(\mu)~=~{\rm sgn}(\lambda).$$

VII) El mínimo de tiempo total que se convierte en

$$ T ~\stackrel{(6)+(11)}{\aprox}~ \int_{x=0}^{x=1} \!\frac{ps}{V} \frac{|c|}{\sqrt{w^2-1}} ~=~ \frac{1}{V} \left[{\rm sgn}(w) \sqrt{w^2-1}\right]_{x=0}^{x=1}$$ $$\tag{18}~=~ \frac{{\rm sgn}(\mu)}{V} \left(\sqrt{(V+\mu)^2-1}-\sqrt{\mu^2-1}\right) . $$

El óptimo $y$-coordinar es

$$ y(x)~\stackrel{(8)+(11)}{\aprox}~ \int_{x=0}^{x=x} \! \frac{ps}{V}\frac{v|w|-{\rm sgn}(w)}{\sqrt{w^2-1}} ~=~ \int_{x=0}^{x=x} \! \frac{ps}{V}{\rm sgn}(w)\frac{(w-\mu)w-1}{\sqrt{w^2-1}} $$ $$ ~=~ \int_{x=0}^{x=x} \! \frac{ps}{V}{\rm sgn}(w) \sqrt{w^2-1} - \mu T $$ $$ ~=~\frac{1}{2} \left[|w| \sqrt{w^2-1} -{\rm sgn}(w) {\rm arcosh}(w)\right]_{x=0}^{x=x} - \mu T $$ $$ ~=~\frac{1}{2V} \left[{\rm sgn}(w)\left( (w-2\mu) \sqrt{w^2-1}- {\rm arcosh}(w)\right)\right]_{x=0}^{x=x} $$
$$ ~=~\frac{{\rm sgn}(\mu)}{2V} [ (v(x)-\mu) \sqrt{(v(x)+\mu)^2-1}+\mu\sqrt{\mu^2-1} $$ $$ \tag{19} -{\rm arcosh}(v(x)+\mu)+{\rm arcosh}(\mu)]. $$

El final óptimo $y$-coordinar de manera similar

$$ y_f ~=~\frac{{\rm sgn}(\mu)}{2V} [ (V-\mu) \sqrt{(V+\mu)^2-1}+\mu\sqrt{\mu^2-1} $$ $$ \tag{20} -{\rm arcosh}(V+\mu)+{\rm arcosh}(\mu)]. $$

Eq. (20) es una ecuación para la (recíproca) multiplicador de Lagrange $\mu$ en términos de$y_f$$V$. La solución para $\mu$ debe insertarse en la fórmula (18) por $T$ para obtener el codiciado para el resultado final. Sin embargo, en general no hay ninguna esperanza para resolver el trascendental eq. (20) en forma cerrada. Pero uno puede encontrar soluciones explícitas de ciertos límites. Por ejemplo, en la débil corriente límite de $V\ll 1$.

VIII) finalmente Vamos a estudiar la débil corriente límite de $V\ll 1$. En ese límite el mínimo tiempo total es

$$0~<~T~\simeq~ {\rm sgn}(\mu)\left[ \frac{\mu}{\sqrt{\mu^2-1}} -\frac{1}{2(\mu^2-1)^{\frac{3}{2}}}V +\frac{\mu}{2(\mu^2-1)^{\frac{5}{2}}}V^2 +{\cal O}(V^3)\right]$$ $$\tag{21} ~\stackrel{(23)}{\simeq}~ -\mu z +\frac{z^3}{2}V+{\cal O}(V^2) ,$$

y el final óptimo $y$-coordinar es

$$ y_f~\simeq~ {\rm sgn}(\mu)\left[ -\frac{1}{\sqrt{\mu^2-1}} +\frac{\mu^3}{2(\mu^2-1)^{\frac{3}{2}}}V +\frac{1-4\mu^2}{6(\mu^2-1)^{\frac{5}{2}}}V^2 +{\cal O}(V^3) \right] $$ $$\etiqueta{22} ~\stackrel{(23)}{\simeq}~ z +\frac{(-\mu z)^3}{2}V+{\cal O}(V^2) ~\stackrel{(21)}{\simeq}~ z +\frac{T^3}{2}V+{\cal O}(V^2) .$$

Aquí hemos introducido una conveniente expansión de parámetro

$$ \etiqueta{23} z~:=~ -\frac{{\rm sgn}(\mu)}{\sqrt{\mu^2-1}}, \qquad {\rm sgn}(z)~=~-{\rm sgn}(\mu). $$

Eq. (22) puede ser invertida

$$ \tag{24} z ~\simeq~y_f-\frac{T^3}{2}V+{\cal O}(V^2) ,$$

$$ \tag{25} |\mu|~\simeq~ \sqrt{1+y_f^{-2}} -{\rm sgn}(\mu) \frac{1+y_f^{-2}}{2}V +{\cal O}(V^2) . $$

Y así llegamos a un débil límite de la fórmula para el tiempo mínimo

$$ \tag{26} T~\simeq~ \sqrt{y_f^2+1} - {\rm sgn}(\mu)\frac{|y_f|^3}{2}V+{\cal O}(V^2). $$

El signo ${\rm sgn}(\mu)=-{\rm sgn}(z)$ debe ser determinado a partir de la eq. (24).

Como una comprobación rápida vemos que la eq. (26) reproduce de Pitágoras fórmula $(v_0T)^2\simeq y_f^2+L^2$ cuando no hay corriente $V=0$ a todos.

De nca. (22) o (24) podemos deducir que $z< y_f$. Por un lado, si $y_f<0$ está aguas arriba, a continuación,$z>0$$\mu<0$, lo que significa que el nadador debe no es de extrañar que nadar contra la corriente. Por otro lado, si $y_f>0$ es aguas abajo, para que el nadador para determinar si se debe nadar hacia arriba o aguas abajo$^1$, lo primero que debe determinar el signo de $z$ de eq. (24).

--

$^1$ Aquí nos referimos a nadar contra la corriente en el sentido de dirección. El movimiento resultante puede ser aguas abajo debido a la corriente del río.

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