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はてなキーワード: 熱力学とは
しかも高校で習うような力学はほとんどが物の大きさを無視した「質点」の力学であって
これも物体の粘性や弾性、ひずみや変形を無視するため現実に即してはおらず
さらに現実の物体は様々な他の物体と相互作用を及ぼし合いながら運動しているが
理論力学においては質点が３つ相互作用するとともうまともに計算できなくなるという問題も抱えており
究極的にはそれを原子や分子に適用しようと考えると到底考えられる領域ではないため
その辺は流体力学やら熱力学やらでなんとか捉えようとしているがあくまで近似に過ぎないのも確か
結局力学というのは中心に人間の解明できないもしくは原理はわかっていても計算しきれない「真実の力学」があって
それを人間の理解できるように枠取られた様々な典型的な領域に落とし込んで関係ない部分を無視した近似を
古典力学、量子力学、相対論力学、連続体力学、流体力学、熱力学としてなんとかやってきたのだ
https://anond.hatelabo.jp/20070905170808
情報科学における情報という概念を情報を包括するようなさらに高次な概念の近似としてとらえることが可能か。
ただし、ここで書いているのは量子情報のことではなくて、情報そのものの高次な概念があるのではないか。
いただいたコメントまとめ:
同様に、情報理論は近似であって、実はなんらかの極限状況だと、エントロピーの性質とかがおかしくなるとか。
シュレーディンガーの波動方程式というものがある。原子の周りを電子が飛び回ってる単純なモデルがあって、それを特定するのは確率でしかないみたいな。
でも、時間をとめることができればそれがどこにあるかは特定できる。この場合は「時間で切り取っている」というケース。
久保亮五先生の『統計力学』の最初のところにはお金を分配するだけの簡単な金融経済のモデルが出てくる。
気体の「体積」「1分子あたりの熱エネルギー」「モル数」はそれぞれ違う次元の数。
ディスク上の情報構造物の「占有領域」「最低/平均ブロックサイズ」「圧縮した場合のバイト数を表現するのに必要なレジスタ幅」はまったく意味が違うのに、いずれもバイト数で表される。
これは情報科学の根底にあるトラブルの原因ですが、いまは統計力学と情報理論の間に安易な橋渡しができないことだけを意識するように。
ただ、気体でも極端に自由度の低い系(絶対零度近くとか、強い磁場の下にあるとか)では体積は圧力にも温度にも比例しない。
それと似たような話として、自由度の低い情報構造物は情報理論の適用外。
個々のビットの間の関係は恣意的であって、あまり統計的扱いに向かない。
問. 古典力学の前提で、粒子間の引力も斥力も無視するとボルツマン統計、量子力学ならボーズ統計やフェルミ統計に従うという話があるが、
すべてのアプリケーションが書き出すビット列にそういう統計を考えることは可能か。
アプリケーションの各論を展開できるほど柔軟で包括的な数学を使えば、情報構造物のミクロの理論は好き勝手に展開できる。ただし、それはアルゴリズムの単なる記述ではないのか。
当方が二十代の頃になんとなく発した問いにリアクションいただいたこととを、大変ありがたく思います。
未だにこの辺の答えは出ていません。 あまりこういう問い立てや考えることをしなくなってきたのもあります。
適当に感想を述べる。ただの主観なので履修に悩んでいる人はシラバスと逆評定を読め。L系列については書かない。
「¬A ∧ (A ∨ B) ⇒ B」みたいな命題の証明を、ある規則に従って行ったりする。理科生的には数学の根源を掘っているみたいで楽しい。
全13回の授業で毎回違う教員がいろいろ話をしてくれる。各回ごとにレポート課題が出るが、最終的に提出するのは1つだった。単位に関係あるのは実質1回だけなので、結構気楽に聞くことができて癒しになる。普通の講義は毎回理解を求められるが、この授業は理解できなければその回のレポート課題を選ばなければよいだけなので。
人間の認知機能と脳機能の関係をやる。説明の都合なのか話題の9割が視覚（特に錯視）についてだった。脱線が激しすぎて全体的に何を言いたいのかいまいちわからない。ノートとスライドと教科書を見比べまくってなんとかしたが面倒すぎた。良い勉強方法が最後までわからない。
学際の香りがする。主に扱うのは二酸化炭素とオゾンホールとプラスチックとダイオキシン。「地球に温室効果がなかったら気温は-15℃」というのはよく聞くと思うが、その根拠をエネルギー収支の計算から示したりする。意外と覚えることは多い（フロン番号の命名規則とか）。
印象がない。新しいことを学んだ気がしない。とにかく簡単だった。
天下り的にいろんな化学が降ってくるが、具体的な理論づけは全くやらないので結局暗記ゲーと化した。基礎化学で扱う内容は、後々その他の化学系の科目で詳しく扱うので正直取る意味がなかったと思う。
熱力学の更なる応用みたいな感じ。ルシャトリエの原理とかの証明をしたり、酵素の阻害剤がどう働くのかをやる。学ぶところが多くて楽しいが結構難易度は高い。
なにもわからん。
Pythonやってれば楽勝。Pythonの実用みたいな感じ。アルゴリズム力よりコーディング力が付く。
アルゴリズム入門よりアルゴリズム寄り。ダイクストラ法とかやる。毎回課題が出るので面倒さは結構ある。アルゴリズム好きな人は楽しいと思う。
ICEは効率の点ではEVに遥かに及ばないよ。印象だけでは語るとデマになるので、少し計算した方が良い。
原油⇒精製(90%)⇒輸送(98%)⇒エンジン(30-40%)⇒変速機(80-90%)
=20%-35%程度
一番の問題は、熱機関は最良でもカルノーサイクルの壁を超えられないこと。つまり入力と出力の温度差による限界が来るわけ。
エンジンの素材は金属なので、良くても数百度とかにしかできないわけで、予算度外視でどんなに効率をよくしても量産車で60%に至ることはありえない。
エンジンはアルミか鉄なわけで、そこまで高温にできない。それで30-40%止まりと言うわけ。最近50%近いエンジンができたーとか言うニュースもあるが、もう熱力学上、天井は見え始めている。これは物理学なので、どうしようもならない。
(ちなみに、燃焼温度を上げると今度はNOxなどの問題が顕在化してくる。そのため、むしろEGRなどにより温度を下げるのがトレンド。エンジン開発はいろいろなトレードオフなのだ。)
ディーゼルエンジンは効率が比較的高く、CO2の排出もガソリンエンジンよりも少ないとされるが、NOx/PMなどの排出が多い問題がある。NOxについてはマツダが頑張って尿素SCRなしのエンジン作ったけど、結局、PMについては、DPFを用いて微粒子を捕獲している。そのDPFの煤焼き運転必要だったりするので、その分の燃料は無駄になるわけだよね。
で、エンジン車の問題として、トルクバンドが上のほうにあるので、クラッチ、トルクコンバーター等と変速機が必ず必要となる。その際にロスが出てしまう。AT/MT/DCTは段数が少ないとパワーバンドを生かしきれない。段数が多いと重い。CVTは滑るし、CVTフルードは温まるまで粘度が高くてロスになる（ダイハツはCVTサーモコントローラーとかで頑張ってるけど）。
エンジンの熱効率が50%に達したという記事（JSTの「革新的燃焼技術」）で反論する方がいらっしゃるが、そのエンジンは実験室の563cc単気筒エンジンだ。もちろん単気筒なんて自動車では振動などで使い物にならないから、最低でも3気筒からとなる。そうしたときに、気筒が増えて動弁系などのフリクションの発生によって効率は下がるはずなので、そのまま量産車に適用することは難しい。実用車では気筒数増加による動弁系の負荷、オルタネーターなど補機系の負荷などもかかってくることも頭に入れておきたい。
日産が45%のエンジンを開発しているとの記事もあるが、これはe-Powerの「発電専用」エンジンだ。ハイブリッドなので、こういう芸当が可能だ。
45%からは数%上げるだけでも相当血のにじみ出るような開発の労力がいるだろう。
燃焼温度はアルミや鋳鉄の融点よりも遥かに高いと言う指摘があった。その通りです。
しかし、熱力学を説明したかっただけで、例えば入口・出口の温度差を数万度にしたならば、熱効率はかなりのものとなるが、そんなものは物性的に不可能ということを示したかった。
原油⇒火力発電(超臨界発電) 50-60%⇒送電 (95%) ⇒バッテリへ充電(90%)⇒変換(96%)⇒モーター(95%)
=39-45%
PHEV, BEVの場合、上に示したうちで一番効率の悪い「火力発電」の部分を再生エネルギーや水力に転嫁することで、CO2削減を目指せる。もちろん、原発にしてもCO2は減らせる。
なお日本の火力発電所のSOx/NOx排出は海外に比べてもとても少なく、優秀である。
発電所の部分では、現状でも50-60%の効率は稼げる。なぜ熱機関なのにここまで効率が出せるかと言うと、巨大なプラントで高温に耐えるコストの高いタービンを回してるから。
それによって熱機関の効率が高められるから。車のエンジンは小さくてスケールメリットが働かないよね。でも発電所レベルなら巨大で、コストも充分かけられるのでこう言う芸当ができる。
で、電気の輸送に関しては送電線なので一度つなげたらしばらくはCO2を出さない。送電の効率も超高圧送電(100万ボルト以上)によって高まっている。
また、インバーターとかモーターに電気を流す部分はパワーデバイス(GaN等)の発展によってどんどん効率が上がっている。
なお、モーターのトルク特性としてエンジン車のように変速は不要のため、クラッチ・トルコン・変速機などによるロスはない。将来、インホイールモーターが実用化されれば、モーター→タイヤへの伝達効率はさらに上昇する。
ちなみに、xEVは回生充電もできるために、ブレーキ時に運動エネルギーがICEほど熱に変わらない。
（一方ICEはエンジンブレーキを使ったとしてもエネルギーに変えているわけではないので（多少オルタネータの充電制御は入るが）、ブレーキ時には運動エネルギーを熱にしてしまう。せっかく石油を燃やして運動エネルギーを得たのに、そのエネルギーを回収しないで熱に変えるわけ。）
まあxEVが回生できるとはいえ回生時にパワーデバイスとかの充電ロスがあるから、実はコースティング（回生も何もしない）で空走した方が距離を稼げる。なので、前の信号が赤にかわったとき、EVに関していえば、ブレーキも何も踏まないで空走状態を維持し、空気抵抗だけで0kmにするのが一番効率が高い。まあ、そんなことしていたらノロノロすぎてウザがられるので、妥協点として回生ブレーキを使ってちょっとはロスするけど、エネルギーを回収しながら止まるってことだね。
（ICEだと、エンジンブレーキを積極的に使って、ブレーキを踏まない運転を心がければ良い。やってはいけないのは、Nに入れて空走すること。Nに入れるとエンジンはアイドリングを維持するために燃料を消費する。ギアを入れたままエンジンブレーキをかけると、その間は燃料噴射をやめても回転が維持できるので、エンジンは燃料噴射をやめて、実質消費はゼロとなる。）
バッテリーの製造時の負荷は確かに高い。しかし、製造には電気を使っているので、電力構成によりCO2の排出は変わる。つまりグリーンなエネルギーを使えば問題なくCO2を減らせると言うこと。
なお id:poko_pen がマツダのWell-to-Wheel理論を持ち出しているが、あれば古い時代のバッテリー製造時のCO2データを使っていて、CO2排出を過大評価している。最近のテスラのLi-ion電池工場では、再エネを利用して製造しているのでCO2は少なくできる。こうした、製造時のCO2排出の問題は工場や電源構成をアップデートしていけば減らせる問題だ。
（マツダはBEVよりもICE派で、SPCCI（圧縮着火）とかで頑張ってるから、バイアスがかかってるのは仕方ないと思うね。私は内燃機関とデザイン周りで頑張るマツダは大好きだけど、SKYACTIV-Xが思ったよりも微妙だったから株売っちゃったわ。）
Li-ion電池に10%含まれるリチウムは、採掘時に水を大量に使ったりする問題はある。ただ、これは「製造時」に限った話であり、内燃機関を使うたび、原油のために油田をあちこち掘り返したり、オイルタンカーが座礁して原油を撒き散らしたりするのに比べれば遥かにマシというものだろう。
xEVには必要となる貴金属類には依然として供給リスクとか採掘時の「児童労働」とかの問題を孕んでいる。ここら辺は全世界的に解決するしかなさそう。需要が増えれば、世界の目がこう言う問題に向くはずなので、我々技術者はそれを期待するしかない。
例えば沖縄は石炭火力の比率が高いため、EVの効率を持ってしてもCO2の排出がHVとかより高くなる。しかし、それ以外の都道府県ではICEよりBEVの方がCO2が低い。原発が動いていない現時点でもね。
PHEVはもちろんICEより遥かにCO2を出さないが、BEVには勝てない。ただ、電力構成によっては逆転もありうるが、ほとんどの都道府県ではBEVの方がCO2を出さない。
(追記: anond:20200211034316 に FCEV vs BEV の効率比較を書いた)
燃料電池車に関していえば、無用の長物と言える。水素を製造する場合にも電力が必要だが、まあこれを再エネで行ったとしても、水素の輸送とタンクに注入する際の水素の圧縮時のロスは非常に大きい。その圧縮の際に再エネを使ったとしても、結局そのエネルギーでBEVを充電した方が効率がいいのだ。
そもそもBEVならば、送電線さえあればいいわけで、わざわざ水素のように輸送する必要がない。
また燃料電池は化学反応なので、アクセルレスポンスが遅いと言う欠点があり、反応のラグを補うために燃料電池車には結局バッテリーが積まれている。
ただ、航続距離は長いために、俺は現代におけるタクシーとかのLPG車みたいに細々と残るとは思う。航続距離が重要なトラックやバス、タクシーなどには燃料電池が使われるかもしれない。
効率以外にも、めんどくさい高圧タンクの法定点検とか、割と問題は多い。水素ステーションは可燃性の水素を貯蔵するわけだから、EVの充電スタンドよりも法的なめんどくささがあるのも確か。
これは燃料電池車より論外。カルノーサイクルに縛られてしまうので、電気分解よりも効率が悪くなる。水素の使い方としては燃料電池よりも悪い。
再エネは不安定と言われる。確かに自然相手なので、予測も難しい。しかし将来的にEVが普及すれば、EVをバッファとして利用することで、不安定さを吸収しグリッドを安定させられる。
これは再エネを導入する動機にもなる。職場に着いたらEVにCHAdeMOを挿しておいて、電力の需給バランスに応じて充電開始、とかが普通になるかもね。
BEVは寒さに弱い。リチウムイオン電池の特性上、寒くなると容量が可逆的ではあるが減る。そのためテスラにはバッテリーヒーターが搭載されている。（ちなみに、寒いノルウェーでもテスラが爆売れしているし、なんと新車の半分くらいの売り上げがBEVという。もはや寒さは問題ではないのかも？（まぁ優遇政策があるからだけどね））
FCEVも寒いと反応が弱まって出力が減るので、そこらへんは考慮されている。
一方ICEも、冬になると燃費が悪化するとされる。US DoEによると、理由は、オイルの粘度低下、温度上昇までの暖機、ガソリンの配合が夏と違う（日本でも同じかは謎）など。他には空気密度によるエアロダイナミクスの悪化とかがあるがこれはEVでも同じだ。オイルなどが原因となって燃費が悪化するのはICE特有だろう。
BEVはまた暑さにも弱い。Li-ionは熱によって不可逆的なダメージを受けて、寿命が縮む。そのためテスラにはエアコンを利用する水冷バッテリークーラーが搭載されている。リーフは空冷で、これが問題だったのか、劣化の問題でざわついていたリーフオーナーも多かった。今は改善されているらしい。
URLを多く貼るとスパム認定されるから貼れないけど、US DoEとかCARB、日本だと日本自動車研究所あたりの公開資料を見ればソースに当たれる。
一つだけ、EV vs ICEの効率について、13分程度で詳説してある動画のURLを貼っておく。英語で字幕もないが、割と平易なので、見てみてほしい。論文ソースは動画の中でよく書かれている。
「製造時の負荷」「化石燃料の発電でEVを使うのは利点あるのか？」「リチウム採掘の負荷」の3つで説明されている。簡単に箇条書きにすると：
https://www.youtube.com/watch?v=6RhtiPefVzM
前述のようにマツダはEVと自社のICEについて、Well-to-Wheelでライフサイクルアセスメントで比較している。その比較におけるLi-ion製造時のCO2排出量のデータだが、2010年〜2013年のデータとなっており古い。しかも、Li-ion製造時のCO2の排出量は研究によってばらつきが大きく、いろいろな見方があり正確性があまりないのが現状。また現状を反映していないと考えられる。例えばテスラ「ギガファクトリー」のように太陽電池をのせた自社工場の場合などについては考慮されていないのが問題だ（写真を見ると良い、広大な敷地がほとんど太陽光で埋まっている）。
また、マツダの研究はバッテリー寿命を短く見積りすぎている点で、EVのライフサイクルコストが大きく見える原因となっている。テスラのようにバッテリーマネジメントシステム（BMS）がしっかりとしたEVは寿命が長く、またLi-ionの発展によって将来は寿命を伸ばすことは可能だろう。事実、今まで電極や電解質の改善によってサイクル寿命は伸びてきた。
テスラは現時点で最も売れているわけだし、このことを考慮しないのは少々ズルいと言える。
"Why Hydrogen Engines Are A Bad Idea" でYouTube検索したらわかりやすいが、噛み砕くと
あと補足すると「エンジン」は爆発によるエネルギーを使っているが、全てを使い切れていないこと。十分に長いシリンダーを使って、大気圧まで膨張させるならエネルギーをかなり取り出せるが、そんなものは実用上存在できないので、爆発の「圧力」を内包したまま、排気バルブを開けることになる。この圧力をターボチャージャーで利用することも可能ではあるが、全て使い切れるわけではない。
あーでも、水素エンジンのメリットが1つあった。燃料電池(PEFC)は白金を必要とするため Permalink | 記事への反応(16) | 01:34
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| 04 | 10 | 4131 | 413.1 | 44 |
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6682454(4003)
RPGで用いられるヒットポイントは、その言葉の通り、そのユニットを行動不能に追い込むためにどれだけの有効打撃を加えなければならないか、を示すもの。体力や、生命力といった個人の属性でもなければ、回避能力、防御力といった能力でもない。定義からして、対戦相手の視点が前提とされている。
これを、日本語に訳す際に、体力や生命力と訳してしまうのは、誤訳といってもやむをえない。正しくは、戦闘継続能力とするのが良いだろう。もっというと、有効打撃を受けることで、戦闘継続能力が低下するのは、ケガをするからではない。
ボクシングでいえば、打撃で失神してしまい、倒れてしまったした状態（テクニカルノックアウト）がHPがゼロであるが、ケガをした場合、倒れてしまった状態とは限らない。
ファンタジーの世界でいえば、有効打撃とは、打撃ももちろんだし、刺突、斬撃、射撃といった力学的な攻撃に加え、熱、電撃といった電磁気学・熱力学的なエネルギーを用いた攻撃もあげられる。化学的なもの、心理的・精神的なものや、魔力的・霊的なものだって世界観によっては付け加えることができる。
また、対戦相手から見たヒットポイントという趣旨を安易に拡張すると誤解すると、間違いが生じることに注意したい。キャラクター個人の戦闘継続能力はあっても、捕虜となったり、指揮権が失われたり、作戦意思がなくなった場合には、当然戦闘をすることができない場合があるが、これは対戦相手が「有効打撃により」そのキャラクターを戦闘不能に追い込んだからではなく、捕縛したり、指揮能力を停止せしめた結果であるから、戦闘継続能力は失われてない。つまり、HPが失われたわけではない。阻害要因がなくなれば、戦闘継続できる。能力が失われたと解釈するのは、阻害要因と能力の喪失の混同である。
ダメージを受け、戦闘継続能力は失われた状態が、HP0となる。
戦闘継続能力とケガの関係は、上記で論じた通りである。戦闘継続能力が低下すると、ケガの場合も多いだろう。それに限らず、打撃を受け足が止まり、視界がぼやけ、という状態になると、攻撃力も失われるのではないかと思われるかもしれない。しかし、このような状態は多くの場合、すでにHPゼロなのであり、攻撃などできていないと解釈すべきだ。逆に負傷したからと言って、攻撃能力が損なわれていない、戦意が旺盛なのであれば、戦闘継続能力は損なわれておらず、当然攻撃も健康時と同じ状態でできるとする。
ただ、ヒットポイントが上記の定義である以上、ケガをして倒れてしまったら、HP0とみてよいのだと思う。
＜参考＞
http://beoline.nobody.jp/bandterm-ha.html
ヒットポイントの項参照
３０代のオッサンなんだけど、
いわゆる、大学院入試レベルの数学やら物理やらというのは、マアマアできる。
いわゆる、イプシロンデルタだの、一様収束だの、解析力学だの、熱力学だの。
そういうのは、一応理解できる。そのレベルまでは、割とサックリ行って、３か月くらいだった。
関数解析、多様体、リー代数。物理で言えば、シュレディンガー方程式、ソリトン。こういうやつらだ。
１９００年前後の物理と数学、このあたりで一気にレベルが上がる。アインシュタインあたりね。ネーター定理とかの保存量とかが出てくるあたりがヤバイ。ポアソンカッコがヤバイ。数学と物理が抽象度を上げて一気に交じりだす。
1960年前後の数学となると、そっから更に難易度が上がる。レーザーとかが出来たせい（レーザーの光は量子力学の理屈からできた）で、実験系と理論系が相互に影響あたえあってるのがあるらしい（ちなみに、大抵の場合、実験系が圧勝らしい）。
実験系の話も、ギリギリ分かる程度だけど、理論系は鬼のように難しい。
ヤバイだろ。現代の人たちってどのレベルにいるんだろ。数学は流石にそんなにゴリゴリ進まないと思うけど（数学の年表みると、数年間隔は保っている）。理論物理はヤバそう。なんたって、実験系の物理のレベルがいまだに毎年レベルが上がり続けている。レンズとか光（レーザーの改善とか）とかがレベルアップし続けているから、新しい観測がドンドン生まれている（ノーベル物理学賞は光系の実験系やMRI系の波動への授与がかなり多い）。
いわゆる数学で食っている人も、「数学は小説と違うから、１日１ページでも理解できたらいい」とかそういう感じらしい。
どんだけ頭よくても、「記述の意味が分からない」時というのはあるらしい。
こんな事あるのかな。かなりビックリしている。
悔しい。
ノリアキという、歌手がいて。
彼は現在、３５歳くらいだ。
ツイッターなどは更新してるみたいだが、田舎で機械学習カフェ？みたいなのでインタビューを最近受けたらしい。
自分は３０歳。
人間だけじゃない、色々な店が消えて行った。
チャレンジして芽が出たノリアキですら、こんな感じ。
色々に手をだして、微妙だった、という結論が出た人が多いのではないか。
30歳という年齢が怖い。
専門職なので、その職業のある程度の世界最先端は知っているつもりだが。
恐ろしいくらいに知らない。
３０歳までに、隙あらば勉強しているが、やはり大学以上の数学、物理は難しい。大学院入試くらいは解けるのだけれど、その上の、専門レベルとなると歯が立たない。
それでも、毎日、一つ一つ学んで成長しているが。
知らないこと、マダマダ遠い。
奨励会という将棋のプロの育成施設は、２０代後半までが年齢制限らしい。
将棋とか、自分は初段なんだけど、初段ですら、３年以上かかっている。プロとか及びもつかない。
その中で、２０代後半までやっている人と言うと、これはものすごい。
物理に関しては、熱力学や機械系の解析力学などの、普通の力学は、普通に理解できたが、量子力学は実験系との兼ね合いなどが難しい。数学が絡むと異常にキツイ。
自分も、成し遂げられないまま、過去の挑戦に慰められる存在になるんだろうか。
怖い。
