Все науки. №2, 2024. Международный научный журнал

УДК: 530.1

Юсупова Анора Каримовна

Доктор физико-математических наук, профессор

Ферганский государственный университет, 150100, Республика Узбекистан, Ферганская обл., г. Фергана

Аннотация. В работе приведено основные понятие и общая формула отрицательно-биномиального распределение, продемонстрированы формула коэффициент асимметрии и доказательства распределенном на отрицательно-биномиальном распределении. Приведено сферы, где используется отрицательно-биномиальное распределение и примеры решенные с помощью этого распределения.

Ключевые слова: распределение Паскаля, испытание Бернулли, коэффициент асимметрии, центральный момент третьего порядка, среднеквадратичное отклонение, скошенность.

Abstrackt. The work presents the basic concept and general formula of the negative binomial distribution, demonstrates the formula for the skewness coefficient and evidence of distribution on the negative binomial distribution. The areas where the negative binomial distribution is used and examples solved using this distribution are given.

Key words: Pascal distribution, Bernoulli test, asymmetry coefficient, third-order central moment, standard deviation, skewness.

Annotatsiya. ish manfiy binomial taqsimotning asosiy tushunchasi va umumiy formulasini beradi, assimetriya koeffitsienti formulasini va manfiy binomial taqsimot bo’yicha taqsimotni isbotlaydi. Manfiy binomial taqsimot qo’llaniladigan sohalar va bu taqsimot yordamida hal qilingan misollar keltirilgan

Kalit so’zlar: Paskal taqsimoti, Bernulli testi, assimetriya koeffitsienti, uchinchi tartibli markaziy moment, standart og’ish, egrilik.

Введение

Отрицательное биномиальное распределение, также называемое распределением Паскаля – это распределение дискретной случайной величины, равной числу произошедших неудач в последовательности испытаний Бернулли с вероятностью успеха 𝑝, проводимых до 𝑟-го успеха.

Испытание Бернулли – это эксперимент с двумя возможными исходами – «успех» или «неудача» – и вероятность успеха одинакова при каждом проведении эксперимента.

Примером испытания Бернулли является подбрасывание монеты. Монета может приземлиться только с двух сторон (мы можем назвать орел «успехом», а решку «неудачей»), а вероятность успеха при каждом броске равна 0,5, если предположить, что монета честная. Если случайная величина Х подчиняется отрицательному биномиальному распределению, то вероятность испытать k неудач, прежде чем испытать r успехов, можно найти по следующей формуле:

КОЭФФИЦИЕТ АСИММЕТРИИ

Коэффициент асимметрии – это числовая характеристика случайной величины, равная отношению центрального момента третьего порядка к кубу среднеквадратического отклонения.

Коэффициент асимметрии характеризует скошенность распределения по отношению к математическому ожиданию. Асимметрия положительна, если «длинная часть» кривой распределения расположена справа от математического ожидания; асимметрия отрицательна, если «длинная часть» кривой расположена слева от математического ожидания.

Коэффициент асимметрии распределения случайной величины x определяется формулой:

где

– третий центральный момент случайной величины x;

– среднеквадратичное отклонение случайной величины x;

– дисперсия или второй центральный момент случайной величины;

Если плотность распределения симметрична, то

Если левый хвост распределения тяжелее, то

Если правый хвост распределения тяжелее, то

.

На рисунке показаны две кривые распределения: I и II. Кривая I имеет положительную (правостороннюю) асимметрию, а кривая II – отрицательную (левостороннюю).

Кроме вышеописанного коэффициента, для характеристики асимметрии рассчитывают также показатель асимметрии Пирсона:

коэффициент асимметрии Пирсона характеризует асимметрию только в центральной части распределения, поэтому более распространенным и более точным является коэффициент асимметрии, рассчитанный на основе центрального момента третьего порядка.

ПРИМЕНЕНИЕ ОТРИЦАТЕЛЬНО-БИНОМИАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

Отрицательно биномиальное распределение широко используется в различных областях для моделирования случайных событий. Вот несколько примеров использования отрицательно биномиального распределения:

1. Маркетинг и реклама:

Предположим, что компания запускает рекламную кампанию и хочет оценить вероятность того, что клиент кликнет по рекламе до того, как совершит покупку. Отрицательно-биномиальное распределение может быть использовано для моделирования количества кликов до первой успешной покупки.

2. Производство и качество:

В производственной сфере отрицательно биномиальное распределение может быть применено для оценки количества бракованных изделий до достижения определенного числа рабочих изделий. Это помогает предсказать вероятность производственных сбоев.

3.Медицина и здравоохранение:

В медицинских исследованиях отрицательно-биномиальное распределение может использоваться для анализа количества лечебных процедур, которые пациент должен пройти до достижения определенного уровня выздоровления.

4. Финансы и страхование:

В финансовой сфере отрицательно биномиальное распределение может быть применено для прогнозирования количества страховых случаев до возникновения определенного количества убытков.

5. Техническое обслуживание и ремонт:

В сфере технического обслуживания и ремонта отрицательно биномиальное распределение может быть применено для оценки количества обслуживаний или ремонтов, которые требуются до возникновения определенного количества отказов или поломок.

6. Транспорт и логистика:

В логистике и транспортной отрасли отрицательно биномиальное распределение может использоваться для прогнозирования количества перевозок или доставок, которые могут быть выполнены до возникновения определенного числа задержек или неполадок.

7. Образование и наука:

В образовании и научных исследованиях отрицательно биномиальное распределение может быть применено для анализа количества экспериментов или учебных занятий, которые необходимо провести до достижения определенного уровня понимания или результатов.

8. Социология и психология:

В социологических и психологических исследованиях отрицательно биномиальное распределение может использоваться для моделирования количества повторений определенного поведенческого шаблона или реакции до достижения определенного результата.

Отрицательно биномиальное распределение имеет широкий спектр применений в различных областях и может быть полезным инструментом для анализа случайных событий и вероятностей.

Пример 1. Невосстанавливаемая система, работающая циклически, состоит из трех одинаковых по надежности ЭМ: двух основных и одного резервного, автоматически замещающего любой из отказавших основных ЭМ. Вероятность отказа ЭМ на цикле равна q = 0,03. Определить вероятность того, что система проработает 17 безотказно не менее 30-ти циклов, если резервное устройство не нагружено (не включено) и в этом состоянии не отказывает.

Решение.

Как следует из условия задачи, число циклов до отказа системы, равное числу циклов до второго по порядку отказа ЭМ в системе (r = 2) есть случайная величина *n, распределенная по закону Паскаля. Вероятность безотказной работы системы за 30 циклов равна

если воспользоваться уравнением связи с Биномиальным распределением. Окончательно из Таблицы при n = 30, q = 0,03 и r = 1, получим

Таким образом, примерно в 77 случаях из 100 такая система проработает безотказно не менее 30 циклов.

Пример 2. Спутник сканирует заданную акваторию океана за 4 оборота вокруг Земли. Если на каком-либо витке из-за различных помех происходит искажение текущего результата, то оно обнаруживается, и сканирование, выполненное на этом витке, повторяется заново. Найти вероятность того, что всё сканирование будет завершено не более чем за 10 витков, если вероятность искажения результата на одном витке составляет 0,2.

Решение

Для решения задачи удобно поменять местами события А – искажение результата сканирования на витке – на противоположное, тогда числу r будет соответствовать число успешно завершенных витков с вероятностью неискажения q = 0,8. С учетом этого замечания и связи с биномиальным распределением искомая вероятность решения задачи не более чем за n = 10 витков запишется в виде:

откуда из Таблицы при r = 6, n = 10 и q = 0,2 получим

то есть примерно в одном случае из тысячи в заданных условиях сканирование не завершится за 10 оборотов спутника вокруг Земли.

Заключение

В работе была сформулирована и доказана формула коэффициент асимметрии распределенном на отрицательно-биномиальным распределении. Была приведено примеры и сферы применение этой распределении.

ИСПОЛЬЗОВАННЫЕ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Баврин И. И. Теория вероятностей и математическая статистика / И.И.Баврин. – М.: Высш. шк., 2005. – 160 с:

2. Гмурман В. Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике /В. Е. Гмурман. – М., Высш. шк., 2004.– 404 с.

3. Гмурман, Владимир Ефимович. Теория вероятностей и математическая статистика: учебное пособие для вузов /В. Е. Гмурман.-Изд. 12-е, перераб.-М.:Высшая школа,2009.-478с.

4. Гнеденко Б. В. Курс теории вероятностей: Учебник / Б. В. Гнеденко. – Изд. 8-е, испр. и доп. – М.: Едиториал УРСС, 2005. – 448 с.

5. Кремер Н. Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов / Н. Ш. Кремер. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. – 573 с.

6. Максимов Ю. Д. Вероятностные разделы математики / Ю. Д. Максимов. – Изд.: Иван Федоров, 2001. – 592 с.

УДК: 531.6

Алиев Ибратжон Хатамович

Генеральный директор OOO «Electron Laboratory», Президент Научной школы «Электрон», студент 3 курса факультета математики-информатики Ферганского государственного университета

OOO «ElectronLaboratory», Научная школа «Электрон», город Маргилан, Ферганская область, Республика Узбекистан

Аннотация. В работе рассматривается математический анализ ядерной реакции с бомбардирующими элементарными частицами с высокими и низкими кинетическими энергиями в классическом виде и резонансном состоянии ядерной реакции. В начале приводиться общее уравнение ядерной реакции, после чего осуществляется энергетический анализ с последующим анализом эффективности исследуемой реакции. Следующим этапом анализа реакций является процесс определения эффективности поставленной ядерной реакции с вычислением ядерного эффективного сечения, процента вхождения тока в ядерную реакцию, а также результирующие токи продукта. Теоретическое исследование, в частности, сводилось к моделированию ускорителя заряженных частиц с высокой монохромотичностью, что позволяло анализировать резонансные ядерные реакции. В заключении перечисляются основные выводы, отображающие результаты математического исследования резонансной ядерной реакции.

Ключевые слова: резонансные ядерные реакции, экзо-энергетические ядерные реакции, эндо-энергетические ядерные реакции, Кулоновский барьер, ядерное эффективное сечение.

Abstract. The paper considers the mathematical analysis of a nuclear reaction with bombarding elementary particles with high and low kinetic energies in the classical form and the resonance state of a nuclear reaction. At the beginning, the general equation of a nuclear reaction is given, after which an energy analysis is carried out with subsequent analysis of the efficiency of the reaction under study. The next stage of the reaction analysis is the process of determining the efficiency of the nuclear reaction with the calculation of the nuclear effective cross section, the percentage of current entering the nuclear reaction, as well as the resulting product currents. The theoretical study, in particular, was reduced to modeling a charged particle accelerator with high monochromaticity, which made it possible to analyze resonant nuclear reactions. The conclusion lists the main findings that reflect the results of the mathematical study of the resonant nuclear reaction.

Keywords: resonant nuclear reactions, exo-energetic nuclear reactions, endo-energetic nuclear reactions, Coulomb barrier, nuclear effective cross section.

Annotatsiya. Maqolada klassik shaklda yuqori va past kinetik energiyaga ega elementar zarrachalarni bombardimon qilish bilan yadro reaksiyasining matematik tahlili va yadro reaksiyasining rezonans holati ko‘rib chiqiladi. Boshida yadro reaksiyasining umumiy tenglamasi beriladi, undan so‘ng energiya tahlili o‘tkaziladi, so‘ngra o‘rganilayotgan reaksiyaning samaradorligi tahlil qilinadi. Reaksiya tahlilining navbatdagi bosqichi – yadro effektli kesimini, yadro reaksiyasiga kiradigan tokning foizini, shuningdek, hosil bo’lgan mahsulot oqimlarini hisoblash bilan berilgan yadro reaktsiyasining samaradorligini aniqlash jarayoni. Nazariy tadqiqot, xususan, yuqori monoxromatiklik bilan zaryadlangan zarracha tezlatgichini modellashtirishga qisqartirildi, bu rezonansli yadro reaktsiyalarini tahlil qilish imkonini berdi. Xulosa qilib, rezonansli yadro reaktsiyasini matematik o’rganish natijalarini aks ettiruvchi asosiy xulosalar keltirilgan.

Tayanch iboralar: rezonansli yadro reaksiyalari, ekzoenergetik yadro reaksiyalari, endoenergetik yadro reaksiyalari, Kulon to’sig’i, yadro effektli kesma.

Введение

Как известно, в ядерной физике и физике элементарных частиц теоретически и экспериментально изучены ядерные реакции, образованные под воздействием бомбардировки заряженных частиц с различными кинетическими энергиями []. Но в этих исследованиях сами процессы изучены раздельно. В этих работах, изучен процесс бомбардировки ядер-мишеней мало энергетическими и высокоэнергетическими заряженными частицами, на различных типах ускорителей – от линейных ускорителей и циклотронов до синхрофазотронов. В проведённых исследовательских работах основное внимание направлено на экспериментальный аспект исследования, а теоретический анализ достаточно не проведён. Поэтому проведение исследований ядерных реакций бомбардировки заряженных частиц с различными кинетическими энергиями с выводом их эффективности является актуальным.

Важно при этом отметить, что до настоящего времени не было единой комплексной модели анализа ядерных реакций, которая к тому же позволила определить новый тип ядерных реакций – резонансные ядерные реакции, кроме существующих классических реакций экзо-энергетического и эндо-энергетического типа, термоядерных реакций и реакций распада. Откуда видна необходимость математически определить резонансное состояние ядерных реакций на типе ускорителей с высокой монохромотичностью.

Материалы и методы

Для исследования вышеуказанных процессов подобраны различные теоретические подходы анализа и решения многомерных физико-математических выражений. Объектов исследования являлись ядерные реакции, проходящие после бомбардировки заряженными частицами ядер-мишеней с высокими, низкими кинетическими энергиями в классическом виде, в резонансном состоянии.

ИССЛЕДОВАНИЕ

Вначале можно рассмотреть некоторые виды ядерных реакций: реакции с одним ядром и направленной частицей, либо с двумя направленными частицами. Каждая из этих реакций в свою очередь подразделяются на экзо-энергетические, то есть реакции с положительным выходом реакции и эндо-энергетические, то есть с отрицательным выходом реакции. Также существуют реакции распада для тяжёлых ядер. Стоит также условиться, что каждая из этих реакций рассматриваются в масштабах атомных ядер, поскольку для более малых элементарных частиц или более масштабных атомных и молекулярных мерах имеют место прочие специальные типы реакций с линиями взаимодействий между каждыми из составляющих реакции.

Однако, на практике чаще всего встречается реакции столкновения на неподвижную мишень направленных частиц, что и приводило к большому числу результатов, однако, имеют место случаи, когда результатом такого столкновения становились ядра, в свою очередь распадающиеся на составные части. Либо, подобный результат наблюдался и при коллайдерном столкновении, то есть, когда один пучок становился мишенью относительно второго и второй становился мишенью относительно первого. Этот фактор привёл к тому, что эти реакции с бомбардировкой частиц также кроме экзо-энергетического и эндо-энергетического типа подразделились на мгновенные и на составные. Всё дело в том, что это определяется уже из энергии направленных частиц и если она сравнительна велика для той или иной реакции, наряду с прочими составляющими моментами, откуда определяется время прохождения самой реакции, то она может пройти мгновенно, образовав продукты реакции, тогда направленные частицы буквально выбивают из составного ядра части продуктов ядерной реакции.

Для составных реакций существует алгоритм, по которому мишень сливается на определённое время с направленной частицей, после чего уже начинает распадаться, начав новое образование без учёта предыдущих импульсов. В таком случае в одной только реакции направленных частиц включается и реакция распада, откуда можно сделать вывод о неразрывной связанности этих двух типов ядерных реакций. Но теперь стоит переходить к полному анализу определённо заданной реакции, с соответствующими условиями, а именно, самой реакцией (1), её основного канала, массами всех составляющих этой реакции – M_a, M_A, _MB, M_b и кинетическую энергию направленной частицы E_ka1 до проведения ядерной реакции и барьера ядра.

Первоначально, цель такого анализа – определить все необходимые аспекты и свойства заданной ядерной реакции. При этом необходимо учесть, что реакция ещё не началась и нужно сначала определить кулоновский барьер (2) частицы-мишени, на которую направлена частица-заряд

Стоит сказать, что чаще всего в формуле (2) используются две константы, заменяющие элементарный заряд, это постоянная тонкой структуры, равная 1/137 и произведение приведённой постоянной планка, умноженная на скорость света, измеряемая в МэВ равная 197,3 МэВ. Эти единицы сводятся к тому, что справедливо равенство (3) и явно упрощение всего выражения.

Радиус ядра может быть выбран в качестве крнстанты, но чаще всего използуеться соотношение (4).

Выражение (4) вычисляется в ферми, равная фемтометру или 10—15 м.

Ныне же, когда была определена кинетическая энергия и кулоновский барьер, а также частица уже прошла через него, затратив определённую часть своей энергии и вошла в реакцию, преодолев расстояние в 10^—15 от ядра – радиус кулоновского барьера, можно определить значение новой кинетической энергии (5), указывая некоторое примечание того, что первоначальная здесь указанная кинетическая энергия определена после прохождения частицы через атомную структуру того или иного материала, в состав которой и входит ядро-мишень, однако подобный алгоритм чаще всего относится к атомному, молекулярному масштабу и траты на эти явления не столь существенны, чаще всего представляясь в форме некого рассеяния на настоящем материале.

Более простое вычисление настоящего выражения может быть обеспечено за счёт того, что масса каждой из составляющих ядерной реакции вычисляется в атомных единицах массы и после проведения элементарных арифметических действий умножается на квадрат скорости света, также представленный в МэВ, которая для 1 а. е. м. равняется 931,5 МэВ. В результате получается положительный или отрицательный выход ядерной реакции, откуда можно определить экзо- или эндо-энергичность ядерной реакции.

Выше утверждалось, что частица может затрачивать определённую энергию, которая будет тратиться не только на кулоновский, но и прочие другие барьеры. Для того, чтобы определить их некоторую приближенную

сумму, используется понятие энергетического порога ядерных реакций (7).

В данном случае все необходимые показатели известны и дают общее состояние реакции. Далее, желательно представлять общее энергетическое уравнение такой ядерной реакции (8), после чего можно переходить к определению кинетической энергии результатов ядерной реакции.

Для того же, чтобы определить кинетическую энергию продуктов ядерной реакции необходимо отметить, что каждая из частиц получает изначальный энергетический дополнительный баланс, равный сумме выхода реакции и второй кинетической энергии направленной частицы после кулоновского барьера, в обратно-пропорциональном собственной массе соотношении (9—10).

Более выраженным становиться представление этих выражений уже для трёх продуктов реакции. Чаще всего в таком случае получается момент, когда частицы разделяются на две группы – лёгкие и тяжелые группы. Лёгкая группа получает по вышеуказанным причинам большую часть от общей энергии и такой алгоритм сохраняется в соответствующим образом.

Так, если количество выходящий частиц будет стремиться к определённому большому числу (11), то их энергии будут распределяется соответствующим обратно-пропорциональным, их массе, образом (12), учитывая выход реакции (13) для такого (11).

После того как определяется кинетическая энергия каждой из результатов реакции, становиться необходимым определить такое понятие как ядерное эффективное сечение ядерной реакции (14).

Это понятие находит своё начало в квантовой физике, согласно законам которого даже если частица не попала в физическую корпускулярную площадь ядра, то оно может быть им захвачено в следствие своей малой скорости, за счёт чего растёт волна де Бройля направленного пучка (15).

Для вычисления импульса направленной частицы при этом, согласно теории относительности используется (16), учитывая тот факт, что ядерное эффективное сечение, как и все следующие за ней функции определяются во временном масштабе после преодоления пучком кулоновского барьера, откуда и импульс, и скорости берутся непосредственно вторые, учитывая тот фактор, что за счёт увеличения ядерного эффективного сечения, кратковременно ядерные силы вместе кулоновским барьером увеличиваются в размерах.

Где скорость направленной частицы из кинетической энергии вычисляется благодаря выводу через (17).

В результате проведённых вычислений удалось определить ядерное эффективное сечение, которое изменяется в квадратных метрах, однако для него введена специальная единица – барн, равная 10^—28 м² []. Но стоит указать некоторую особенность в том определении, что значение (14) является приведённым ядерным эффективным сечением, которое для практического значения переводиться через (19), где применяется константа (18), являющаяся безразмерной величиной, которая выражается через отношение практического экспериментально определённого значения ядерного эффективного сечения чаще всего используемой ядерной реакции – реакции распада урана равная 584 барна к теоретической основе, равная 3 396 747,21529 барн.

Далее, когда определено это значение, оно нужно для того, чтобы определить какая часть из всех направленных частиц действительно пройдёт через ядерную реакцию и сможет дать результат, для этого используется следующий алгоритм. Пусть на мишень налетает N (x) частиц, а после преодоления мишени, количество частиц составляет N (x) -dN, откуда dN – число всех произошедших в мишени взаимодействий. Теперь, определим, что координата на начале мишени – x, а на моменте выхода – x+dx, следовательно dx – толщина мишени. Затем вводиться определение понятия плотности ядер мишени, для того чтобы его вычислить необходимо воспользоваться (20).

Это количество ядер, присутствующие в одном кубометре используемого вещества, следовательно, исходя из введённых определить и обозначений, можно прийти к выводу, что во всей мишени имеется (21) ядер, а если учитывать, что площадь куда попадая частицы входят во взаимодействие, считая как площадь единичного случая, куда достаточно попасть одной направленной частице, чтобы реакция произошла, принять (14), то для всей мишени это значения может быть определено согласно (22).

Теперь можно определить отношение всей площади, попадая на которое можно вызвать начало реакции ко всей площади мишени, которое будет равняться отношению частиц, которые вошли в реакцию ко всем частицам – функции, выражающая в начальный момент времени это значение, направленные в пучке изначально (23).

Получая такое выражение, можно проинтегрировать обе части, указав, что количество частиц, как известно – функция, которая по определённому интегралу будет брать в себе границы от изначального количества направленных частиц к количеству взаимодействий в мишени для первого интеграла. Для второй же стороны этот определённый интеграл имеет границы от нуля до значения крайней толщины мишени (24—25) [].

Для второго интеграла границы меняются, как и знак выражения (26) с дальнейшим преобразованием (27).

Из этого соотношения можно получить уравнение, которое бы описывало количество частиц входящих во взаимодействие (28) и откуда можно было бы вычислить процентную эффективность ядерной реакции (29).

Таким образом, можно говорить о том, что ядерная реакция прошла в количестве (28) с общей процентной эффективностью (29) с кинетической энергией для вылетающих лёгких частиц (10) и общим зарядом вылетающих частиц (30) и получаемым в результате током (31), соответствующей площадью вылетающей мишени (32), наряду со всеми учитываемыми скоростями вылетающих частиц (33).

Кроме того, из (29) можно вывести и время ядерной реакции (34).

Но здесь были рассмотрены только лёгкие продукты реакции, которые в общей сумме дают мощность, определяемая через (35), как и выполняемая работа (36), а относительно тяжёлых ядер – их энергии не будет достаточной для ускорения, из-за чего она преобразуется в тепловую энергию (37) за счёт малых образуемых скоростей тяжёлых ядер (38).

Однако эта кинетическая энергия быстро распределяется по всему материалу, поэтому определённая в (37) температура относиться только к части образованных новых ядер, а для вычисления температуры мишени после реакции (39) достаточно распределить общую энергию полученных ядер на весь материал.

Таким образом были получены вылетающие частицы с определёнными параметрами и ядра с определёнными температурами. Однако есть такое понятие как выходящий кулоновский барьер. Величина, определённая в (3) является именно входящим кулоновским барьером, а для выходящего кулоновского барьера это выражение преобразуется как (40) с радиусом образуемого тяжёлого ядра, вычисляемый через (41).

К тому же интересным является случай, когда количество частиц больше двух (11), тогда необходимо обратиться к сумме, где кулоновский выходящий барьер начинает суммироваться для одной частицы, получающая энергию от всех остальных частиц и одноимённым с ней зарядом (42—47) и здесь не учитываются соотношения с прочими частицами в пучке, поскольку это явление действует на рассеяние пучка, когда же здесь учитываются масштабы именно после ядерной реакции с близкими расстояниями.

Где (42) используется для самой лёгкой частицы из всех полученных продуктов реакции в множестве (43); для всех промежуточных продуктов реакции (44) на множестве (45) с его условиями; для самой тяжёлой частицы (3.46) в масштабах множества (47).

По определению величина выходящего кулоновского барьера, как можно увидеть, описывается как энергия, которую приобретают вылетающие частицы, отталкиваясь друг от друга, сразу после преодоления ядерных сил и до убывания с ростом расстояния между ними и поэтому каждая из частиц получают эту энергию, за счёт чего, если формулы кинетических энергий лёгких продуктов реакции практически не меняются, то для тяжёлых частиц формулы (37—39) приобретают новую форму в (48—50).

Но прежде, чем продолжить анализ, стоит рассмотреть случай, когда образованное ядро может быть радиоактивным.

В таком случае стоит проанализировать реакцию вида (51).

Ровно как проводился анализ для реакции (1), для реакции (51) проводиться подобный алгоритм, но, разумеется, не определяется кулоновский барьер, поскольку нет для этой реакции направленной частицы, поэтому определяется выход этой реакции (52), а затем и кинетическая энергия для всех продуктов реакции (53).

И одним из заключительных моментов анализа реакции распада является указание закона ядерного распада (54).

В данном случае, получается определённое стабильное ядро и лёгкие частицы, с определённой кинетической энергией и известной скоростью (55).

Если же настоящее ядро будет вновь радиоактивным, хотя подобные случае довольно редки, но для них действует тот же алгоритм анализа реакций распада. В данном случае также каждая из частиц будет отталкиваться, получая дополнительный выходящий кулоновский барьер, что и учитывается.

В данном случае для ядра кинетическая энергия и образуемая с его стороны температура объясняется посредством уже выведенных закономерностей для образованной части (56) и для всей мишени (57), а для лёгких частиц известна кинетическая энергия, а также заряд через (58) и ток (59).

Однако, на этом не завершается анализ реакции, поскольку ныне проанализирован только один канал ядерной реакции, откуда следует, что стоит обратить отдельное внимание на все возможные различные комбинации (60).

В данном случае в качестве матричного произведения выражаются все возможные вариации каналов ядерных реакций, однако, разумеется, большинство среди них, особенно те, что связанны с тяжёлыми ядрами являются маловероятными, но даже это не полный перечень, поскольку существуют также реакции, когда кинетической энергии направленных частиц становиться достаточно для создания новых частиц. Кроме того, не стоит забывать случаи, когда выходящих частиц увеличивается, то есть уже образуется 3, 4 и т. д. продуктов ядерных реакций, но только для их записи уже потребовалось использовать сложные n-мерные матрицы.

Поэтому на практике оставляются только самые вероятностные (61).

Так, если момент с образованием новых частиц не учитывается, чаще всего берутся случаи образования целостного ядра, образования протона, нейтрона, электрона, позитрона, дейтрона, тритона или прочих подобных частиц (61). Для каждой из этих реакций вычисляется выход канала ядерной реакции для всевозможных перечисляемых комбинаций, в отличие от многомерных случаев и образованием частиц (62) и для более вероятностных каналов ядерной реакции (63), вместе с порогом канала ядерной реакции также для абсолютно всех случаев, кроме вышеуказанных (64) и более вероятностных представленных каналов (65).

Так были определены соответствующие выражения для всех представленных каналов ядерной реакции, стоит принять истинной формулу (66), которая представляет сумму произведений всех выходов каналов на некоторое определённое число.

Более того, ранее был проанализирован один из каналов реакции полномасштабно, откуда было получено значение процентной эффективности этого канала (29) от разности коего вычисляется необходимый показатель. Настоящее выражение показывается, что у каждого канала есть свой процент эффективности, который в сумме составляет 100% эффективности всей реакции.

С практической точки зрения подобное можно расценивать как разделение в процентном соотношении всех направленных частиц, и каждая из них в определённой пропорции выполняет тот или иной канал реакции, разумеется, есть ещё некоторый процент приходящийся на рассеивание пучка на мишени, но это самое малое значение, после чего идут все маловероятные реакции. К тому же логично предположить, что для случаев, когда выход реакции становиться отрицательным, то есть сам канал, для коего определялся выход – эндо-энергетически, то вероятность его прохождения по сравнению с положительными экзо-энергетическими каналами становиться практически нулевой, поэтому она попросту не учитывается в уравнении.

Если же при описании каналов практически все, даже более вероятные каналы являются эндо-энергетическими, то более вероятным станет тот канал, который более близок к нулевому значению, то для есть для проведения коего нужно затратить меньшое по сравнению с прочими количество энергии. Исходя из (66) можно определить вероятность для всех каналов реакции также относительно приведённых в (62—63) выходов ядерной реакции (67—68).

Наконец, кинетическую энергию продуктов каждого из каналов реакции вполне можно определить согласно тому же алгоритму, что применялось изначально и представленные в (9—10) и (12), ровно, как и для всех ядер, по также уже представленному алгоритму. Таким образом, наконец можно говорить о том, что ядерная реакция (1), доведённая до состояния резонанса с энергиями налетающих частиц, приближенные к величине кулоновского входящего барьера была полностью проанализирована.

Выводы

Результаты анализа представляются следующим образом:

1. Условие поставленной задачи: была исследована ядерная реакция вида (1) с изначально заданными показателями в виде кинетической энергии направленного пучка и массы всех участвующих частиц в ядерной реакции в а. е. м.;

2. Направленные пучки расходуют определённое значение энергии на преодоление кулоновского барьера, обладая остаточной энергией – указывается его найденная величина;

3. Производиться перечисление выходящих частиц из основного канала ядерной реакции, в том числе различных групп гамма-квантов, если таковые имеются с указанием кинетической энергии (где при необходимости также составляется их классификация по энергиям), заряда и тока каждого из них;

4. Если образованные частицы вероятностно могут войти во взаимодействие (подобно аннигиляции позитронов и электронов), то это указывается и приводиться дополнительный список со всеми соответствующими учётами;

5. В соответствии с каждой из реакций приводиться список со всей совершаемой работой в Дж и мощностях в Вт для каждого из типов излучения со всеми составляющими. При этом указывая общие выводы по целям настоящего исследования – общее изучение / генерация электрической энергии / установление выводов по некоторому точному аспекту и т.д., а также выводы по соответствующему направлению: величина генерируемой энергии, выводы по необходимому аспекту, общие научные данные, выводы и т. д.

Заключение

На основе теоретического анализа, рассчитаны энергии образованных частиц и их характер происхождения. Исследованы ядерные реакции с бомбардирующими заряженными частицами с высокими и низкими кинетическими энергиями ядер-мишеней, а также новое введённое резонансное состояние этих ядерных реакций. Таким образом, была представлена новейшая модель исследования и анализа ядерной реакции с возможностью доведения её до состояния резонанса.

Использованная литература

1. Romanenko I.M., Holiuk M.I., Nosovsky A.V., Vlasenko T.S., Gulik V.I. Investigations of neutron radiation shielding properties for a new composite material based on heavy concrete and basalt fiber. Nuclear and Radiation Safety. 2023. Volume 3, Number 79, 42pp. – No. 472018.

2. Haubold Hans J., Kabeer Ashik A., Kumar Dilip. Analytic forms of thermonuclear functions. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. Volume 63015. November 2023. No. 129249.

3. Zavestovskaya I.N., Rusetskii A.S., Rusetskii A.S., Oginov A.V., Kocherov V.V., Shpakov K.V., Shemyakov A.E., Ryabov V.A. Investigation of the Yield of the Nuclear Reaction B + p – 3α Near Resonant Energy Using CR-39 Track Detectors. Bulletin of the Lebedev Physics Institute. 2023. Volume 50, Chapter 7, 279 – 284 pp.

4. Zhang H., Su J., Li Z.H., Li Y.J., Li E.T., Chen C., He J.J., Shen Y.P., Lian G., Guo B., Li X.Y., Zhang L.Y. Updated reaction rate of Mg²⁵ (p,γ) Al²⁶ and its astrophysical implication. Physical Review C. 2023. Volume 107, Chapter 6. No. 065801.

5. Dong G.X., Wang X.B., Michel N., Płoszajczak M., Płoszajczak M. Gamow shell model description of the radiative capture reaction B⁸ (p,γ) C⁹. Physical Review C. 2023. Volume 107, Chapter 4. No. 044613.

6. Turakulov S.A., Artemov S.V., Yarmukhamedov R. Analysis of the ¹²C (³He, d) ¹³N Proton Stripping Reaction to the Resonant State. Russian Physics Journal. 2023. Volume 65, Chapter 12, 2086 – 2093 pp.

7. Aliyev I. X. The collision energy of oncoming beams. A young scientist. International Scientific Journal. Part No.16 (306) /2020. ISSN 2071—0297. Publishing house «Young scientist». 2020. 7—10 pp.

8. Aliyev I. X., Karimov B. X. Linear electron accelerator in power engineering. An exact science. Issue No. 85. Pluto Publishing House. ISSN 2500—1132. 2020. 23—29 pp.

9. Aliyev I. X. On a heuristic idea about the emergence of a new energy technology for generating energy from resonant nuclear reactions. The international scientific journal «All Sciences». Electron Scientific School, Ridero. No. 1, 2022. 13—18 pp.

10. Aliyev I. X., Karimov B. X. Algorithm for the development of accelerator technology. The international scientific journal «All Sciences». Electron Scientific School, Ridero. No. 2, 2022. 9—16 pp.

11. Aliyev I. X. Aluminum resonant nuclear reaction. The international scientific journal «All Sciences». Electron Scientific School, Ridero. No. 3, 2022. 24—44 pp.

12. Aliyev I. X., Jalolov B. R., Karimov B. X. The role of resonant nuclear reactions in modern energy. The role of resonant nuclear reactions in modern energy. The international scientific journal «All Sciences». Electron Scientific School, Ridero. No.6, 2022. 50—113 pp.

13. Aliyev I. X. On the possibilities of mathematical apparatus on the way to creating an intuitive understanding device regarding the phenomena of electromagnetism during the simulation of plasma retention systems in systems of resonant nuclear reactions. The international scientific journal «All Sciences». Electron Scientific School, Ridero. No.6, 2023. 6—31 pp.

14. Aliyev I. X. The relevance and necessity of modern design of technologies based on neutron nuclear reactions with increased accuracy of monochromaticity when carried out on special accelerator technology. The international scientific journal «All Sciences». Electron Scientific School, Ridero. No. 7, 2023. 5—18 pp.

15. Montoya-Castillo Andresa, Markland Thomas E. A derivation of the conditions under which bosonic operators exactly capture fermionic structure and dynamics. Journal of Chemical Physics. 2023. Volume 158, Chapter 97. No. 094112.

16. Di Nitto A., Vardaci E., Davide F., La Rana G., Ashaduzzaman M., Mercogliano D., Setaro P.A., Banerjee T., Vanzanella A., Bianco D., Cinausero M., Gelli N. Clustering effects in Ar³⁶ nuclei produced via the Mg²⁴ + C¹² reaction. Physical Review C. 2023. Volume 107, Chapter 2. No. 024615.

17. Wan, Kangnia, Li, Ming, Huang Tinga, Zhang Weia, Zhang Tianjia, Li Xiuqina, Wang Haifengd, Lv Juane. Accurate Determination of Trace Water in Organic Solution by Quantitative Nuclear Magnetic Resonance. Analytical Chemistry. 2023.

18. Kononchuk R., Feinberg J., Knee J., Kottos T. Enhanced avionic sensing based on Wigner’s cusp anomalies. International Conference on Metamaterials, Photonic Crystals and Plasmonics. No. 9482023. 13th International Conference on Metamaterials, Photonic Crystals and Plasmonics, META. 2023. No-1. 300609.

19. Mao Weia, Gong Weia, Gu Zhijieb, Wilde Markus, Chen Jikun, Fukutani Katsuyuki, Matsuzaki Hiroyuki, Fugetsu Bunshi, Sakata Ichiro, Terai Takayukig. Hydrogen diffusion in cerium oxide thin films fabricated by pulsed laser deposition. International Journal of Hydrogen Energy. 2023.

20. Godes Aleksandr I., Shablov Vladimir L. Lawson Criterion for Different Scenarios of Using D-³He Fuel in Fusion Reactors. Izvestiya Wysshikh Uchebnykh Zawedeniy, Yadernaya Energetika. 2023. Chapter 2, 134 – 147 pp.

21. Dorfman Amandaa, Wanhala Annab, Eng Peterb, Stubbs Joanneb, Colon Omara, Donetian Malika, Bracco Jacquelyn N. Inhibition of Strontium Adsorption and Desorption by Ethylenediaminetetraacetic Acid at the Barite (001) -Water Interface. Journal of Physical Chemistry C. 2023

22. Zhang Shizhenga, Xu Haoa, Xu Xing, Wei Wenqinga, Ren Jieru, Chen Benzheng, Ma Bubo, Hu Zhongmin, Li Fangfang, Liu Lirong, Yang Mingzhe, Lai Zeyu. Cross-Section Measurements of the ¹¹B (p, α) 2α Reaction near the First Resonant Energy. Laser and Particle Beams. Volume 2023. 2023. No. 9697329.

23. Paryev E. Ya. Towards clarifying the possibility of observation of the LHCb hidden-charm pentaquarks Pc+ (4312), Pc+ (4337), Pc+ (4440) and Pc+ (4457) in near-threshold charmonium photoproduction off protons and nuclei. Nuclear Physics A. Volume 1029. 2023. No. 122562.

24. Alayafi Hassan Ali, Alruwaili Mubarak, Aljumah Talal Khalid, Alshehri Alid, Alrasheed Deema, Alanazi Muhannad Faleh AlRuwaili, Raed, Ali Naif H., Albarrak Anas Mohammad, AlRashdi Barakat M., Taha Ahmed E. Mycoplasma pneumoniae and Schistosoma mansoni co-infection in a young patient with extensive longitudinal acute transverse myelitis. Journal of Infection in Developing Countries. 2022. Volume 16, Chapter 12, 1933 – 1938 pp.

25. Pelloni Sandro, Rochman Dimitri. Adjustment of JEFF-3.3 data for U-235 and Pu-239 in the fast, non-resonant energy range. Annals of Nuclear Energy. Volume 177. 2022. No. 109296.

26. Liu Fu-Long, He Chuang-Ye, Wang Hao-Ran, Bo Nana, Wu Di, Ma Tian-Li, Yang Wan-Sha, Wei, Ji-Hong, Wang Zhi-Qiang, Liu Yi-Na, Song Ming-Zhe, Liu Yun-Tao. Thick-target yield of 17.6 MeV $\gamma$ ray from the resonant reaction ⁷Li (p, γ) ⁸Be at E_p = 441 keV. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section B: Beam Interactions with Materials and Atoms. 2022. Volume 529, 56 – 60 pp.

UDK: 510.9

Xolmatova Nilufarxon Jahongir qizi

Student of the TUIT [email protected]

Abdurasulova Dilnoza Botirali kizi

assistant of the Fergana branch of the TUIT

[email protected]

Abstract. This article explores the development of advanced price action prediction algorithms using Python. The study focuses on employing machine learning techniques to forecast future price movements in financial markets. Through extensive backtesting and evaluation, the effectiveness of these algorithms is assessed. The implementation is carried out in Python, utilizing popular libraries such as Pandas, NumPy, and Scikit-learn. The research aims to contribute to the field of algorithmic trading by providing insights into the design and performance of predictive models for price action.

Keywords: Algorithmic trading, Price action prediction, Machine learning, Python, Financial markets.

Introduction

In the rapidly evolving landscape of financial markets, algorithmic trading has gained prominence. This section discusses the significance of price action prediction algorithms and their role in facilitating informed trading decisions. It also outlines the objectives of the study, emphasizing the need for accurate and reliable forecasting models. The introduction provides a contextual background on algorithmic trading and the challenges associated with predicting price movements.

Literature Review and Methodology: This segment delves into the existing literature on algorithmic trading strategies and price prediction models. A comprehensive review is conducted to identify key approaches and methodologies adopted by previous researchers. The methodology section details the data collection process, the choice of features, and the machine learning algorithms employed. The rationale behind the selection of Python as the programming language is also elucidated.

Razin S.A.’s article» Что должен знать разработчик на языке python, работая в сфере data science» states the following points: Machine learning is another field of computerization development. Its main task is the computer’s ability to learn to recognize faces, voices, select pictures or movies on YouTube, taking into account the user’s previously watched videos. That is, it should not work only using pre-written code. [1]

Machine learning is another area of computerization development. Its main task is the computer’s ability to learn to recognize faces, voices, select pictures or movies on YouTube, taking into account the user’s previously watched videos. That is, it should not work only using pre-written code. Разин Сергей Александрович

Anupa S. Dash, Ujjwal Mishra’s article ” Sentiment Analysis Using Machine Learning for Forecasting Indian Stock Trend: A Brief Survey» the above results are quoted. [2]

Fig. 1.Types of Investors Holding in Percentage the Ownership of NSE-Listed Companies as of December 2020 [1]

Fig. 2. Types of Investors Participate in the Capital Market at NSE (in %) [2]

The movement of the price of a particular stock can behave the same way for a few days, a few weeks, or even months based on demand and supply.

The direction of price movement is termed a trend. The trend can be upward or downward. An upward trend is formed when the price movement makes higher swing highs and higher swing lows. A downward trend is formed when the price movement makes lower swing lows and lower swing highs. The trends are measured for the short-term, medium-term or intermediate-term, and long term. The short-term trend can be the price movement in the same direction for a few days to a few weeks; the medium-term trend can be the price movement in the same direction for a few weeks to a few months; and the long-term trend can be the price movement in the same direction from a few months to a few years.