Семантическое поле. Наборов записей связей между ними
Семантическое поле - совокупность языковых единиц, объединенная каким-то общим (интегральным) семантическим признаком; иными словами – имеющая некоторый общий нетривиальный компонент значения. Первоначально в роли таких лексических единиц рассматривали единицы лексического уровня – слова; позже в лингвистических трудах появились описания семантических полей, включающих также словосочетания и предложения.
Одним из классических примеров семантического поля может служить поле цветообозначений, состоящее из нескольких цветовых рядов (красный – розовый – розоватый – малиновый ; синий – голубой – голубоватый –бирюзовый и т.д.): общим семантическим компонентом здесь является "цвет".
Семантическое поле обладает следующими основными свойствами:
1. Семантическое поле интуитивно понятно носителю языка и обладает для него психологической реальностью.
2. Семантическое поле автономно и может быть выделено как самостоятельная подсистема языка.
3. Единицы семантического поля связаны теми или иными системными семантическими отношениями.
4. Каждое семантическое поле связано с другими семантическими полями языка и в совокупности с ними образует языковую систему.
У поля выделяется ядро , которое выражает интегральную сему (архисему) и организует вокруг себя остальные. Например, поле – части тела человека : голова, рука, сердце – ядро, остальные - менее важные.
В основе теории семантических полей лежит представление о существовании в языке некоторых семантических групп и о возможности вхождения языковых единиц в одну или несколько таких групп. В частности, словарный состав языка (лексика) может быть представлен как набор отдельных групп слов, объединенных различными отношениями: синонимическими (хвастать – похваляться), антонимическими (говорить – молчать) и т.п.
Элементы отдельного семантического поля связаны регулярными и системными отношениями, и, следовательно, все слова поля взаимно противопоставлены друг другу. Семантические поля могут пересекаться или полностью входить одно в другое. Значение каждого слова наиболее полно определяется только в том случае, если известны значения других слов из того же поля.
Отдельная языковая единица может иметь несколько значений и, следовательно, может быть отнесена к разным семантическим полям . Например, прилагательное красный может входить в семантическое поле цветообозначений и одновременно в поле, единицы которого объединены обобщенным значением "революционный".
Наиболее простая разновидность семантического поля – поле парадигматического типа , единицами которого являются лексемы, принадлежащие к одной части речи и объединенные общей категориальной семой в значении, между единицами такого поля связи парадигматического типа (синонимические, антонимические, родо-видовые и др.) Такие поля нередко также именуются семантическими классами или лексико-семантическими группами. Примером минимального семантического поля парадигматического типа может служить синонимическая группа, например группа глаголов речи . Это поле образуют глаголы говорить, рассказывать, болтать, трепаться и др. Элементы семантического поля глаголов речи объединены интегральным семантическим признаком "говорения", но их значение не тождественно .
Лексическая система наиболее полно и адекватно отражается в семантическом поле – лексической категории высшего порядка. Семантическое поле – это иерархическая структура множества лексических единиц, объединенных общим (инвариантным) значением. Лексические единицы включаются в определенное СП на основании того, что они содержат объединяющую их архисему. Поле характеризуется однородным понятийным содержанием своих единиц, поэтому его элементами обычно являются не слова, соотносимые своими значениями с разными понятиями, а лексико-семантические варианты.
Всю лексику можно представить в виде иерархии семантических полей разного ранга: большие семантические сферы лексики делятся на классы, классы – на подклассы и т.д., вплоть до элементарных семантических микрополей. Элементарным семантическим микрополем является лексико-семантическая группа (ЛСГ) – относительно замкнутый ряд лексических единиц одной части речи, объединенных архисемой более конкретного содержания и иерархически более низкого порядка, чем архисема поля. Важнейшим структурирующим отношением элементов в семантическом поле является гипонимия – его иерархическая система, основанная на родо-видовых отношениях. Слова, соответствующие видовым понятиям, выступают как гипонимы по отношению к слову, соотносящемуся с родовым понятием – их гиперониму, и как согипонимы по отношению друг к другу.
В семантическое поле как таковое входят слова разных частей речи. Поэтому единицам поля свойственны не только синтагматические и парадигматические, но и ассоциативно-деривационные отношения. Единицы СП могут входить во все типы семантических категориальных отношений (гипонимии, синонимии, антонимии, конверсии, словообразовательной деривации, полисемии). Разумеется, не каждое слово по своей природе входит в любое из указанных семантических отношений. Несмотря на большое разнообразие в организации семантических полей и специфику каждого из них, можно говорить о некоторой структуре СП, которая предполагает наличие его ядра, центра и периферии («передавать» - ядро, «дарить, продавать» - центр, «построить, очистить» - периферия).
Слово предстает в СП во всех его характерных связях и разнообразных отношениях, реально существующих в лексической системе языка.
Рисунок 2
Типы полей
Рисунок 1. Представление информации в БД
Основные понятия
Поля базы данных
Язык современной СУБДП
Язык современной СУБДП включает подмножества команд, относившиеся ранее к следующим специализированным языкам:
Язык описания данных - высокоуровневый непроцедурный язык декларативного типа, предназначенный для описания логической структуры данных.
Язык манипулирования данными - командный язык СУБД, обеспечивающий выполнение основных операций по работе с данными - ввод, модификацию и выборку данных по запросам.
Структурированный язык запросов (Structured Query Language, SQL) - обеспечивает манипулирование данными и определение схемы реляционной БДП, является стандартным средством доступа к серверу БД.
Обеспечение целостности БД - необходимое условие успешного функционирования БД. Целостность БД - свойство БД, означающее, что база данных содержит полную и непротиворечивую информацию, необходимую и достаточную для корректного функционирования приложений. Обеспечение безопасности достигается в СУБД шифрованием прикладных программ, данных, защиты паролем, поддержкой уровней доступа к отдельной таблице.
Поле - наименьший поименованный элемент информации, хранящейся в БД и рассматриваемой как единое целое.
Поле может быть представлено числом, буквами пли их сочетанием (текстом). Например, в телефонном справочнике полями являются фамилия и инициалы, адрес, номер телефона, т.е. три поля, причем все текстовые (номер телефона также рассматривается как некоторый текст).
Запись - совокупность полей, соответствующих одному объекту. Так, абоненту телефонной сети соответствует запись, состоящая из трех полей.
Файл - совокупность связанных по какому-либо признаку записей (т.е. отношение, таблица). Таким образом, в простом случае база данных есть файл.
Все данные в БД разделены по типам. Вся информация полей, принадлежащих одному столбцу (домену), имеет один и тот же тип. Такой подход позволяет ЭВМ организовать контроль вводимой информации.
Основные типы полей баз данных:
Символьный (текстовый). В таком поле по умолчанию может храниться до 256 символов.
Числовой. Содержит числовые данные различных форматов, используемые для проведения расчетов.
Дата / время. Содержит значение даты и времени.
Денежный. Включает денежные значения и числовые данные до пятнадцати знаков целой части и четырех знаков дробной части.
Поле примечание. Оно может содержать до 2^16 символов (2^16 = 65536).
Счетчик. Специальное числовое поле, в котором СУБД присваивает уникальный номер каждой записи.
Логический. Может хранить одно из двух значений: true or false.
Поле объекта OLE (Object Linking and Embedding - технология вставки и связывания объекта). Это поле может содержать любой объект электронной таблицы, документ microsoft word, рисунок, звукозапись или другие данные в двоичном формате, внедренные или связанные с СУБД.
Мастер подстановок. Создает поле, в котором предлагается выбор значений из списка или содержащего набор постоянных значений.
Поля базы данных не просто определяют структуру базы - они еще определяют групповые свойства данных, записываемых в ячейки, принадлежащие каждому из полей.
Ниже перечислены основные свойства полей таблиц баз данных на примере СУБД Microsoft Access:
Имя поля - определяет, как следует обращаться к данным этого поля при автоматических операциях с базой (по умолчанию имена полей используются в качестве заголовков столбцов таблиц).
Тип поля - определяет тип данных, которые могут содержаться в данном поле.
Размер поля - определяет предельную длину (в символах) данных, которые могут размещаться в данном поле.
Формат поля - определяет способ форматирования данных в ячейках, принадлежащих полю.
Маска ввода - определяет форму, в которой вводятся данные в поле (средство автоматизации ввода данных).
Подпись - определяет заголовок столбца таблицы для данного поля (если подпись не указана, то в качестве заголовка столбца используется свойство Имя поля).
Значение по умолчанию - то значение, которое вводится в ячейки поля автоматически (средство автоматизации ввода данных).
Условие на значение - ограничение, используемое для проверки правильности ввода данных (средство автоматизации ввода, которое используется, как правило, для данных, имеющих числовой тип, денежный тип или тип даты).
Сообщение об ошибке - текстовое сообщение, которое выдается автоматически при попытке ввода в поле ошибочных данных (проверка ошибочности выполняется автоматически, если задано свойство Условие на значение).
Обязательное поле - свойство, определяющее обязательность заполнения данного поля при наполнении базы.
Пустые строки - свойство, разрешающее ввод пустых строковых данных (от свойства Обязательное поле отличается тем, что относится не ко всем типам данных, а лишь к некоторым, например к текстовым).
Индексированное поле - если поле обладает этим свойством, все операции, связанные с поиском или сортировкой записей по значению, хранящемуся в данном поле, существенно ускоряются. Кроме того, для индексированных полей можно сделать так, что значения в записях будут проверяться по этому полю на наличие повторов, что позволяет автоматически исключить дублирование данных.
Поскольку в разных полях могут содержаться данные разного типа, то и свойства у полей могут различаться в зависимости от типа данных. Так, например, список вышеуказанных свойств полей относится в основном к полям текстового типа. Поля других типов могут иметь или не иметь эти свойства, но могут добавлять к ним и свои. Например, для данных, представляющих действительные числа, важным свойством является количество знаков после десятичной запятой. С другой стороны, для полей, используемых для хранения рисунков, звукозаписей, видеоклипов и других объектов OLE, большинство вышеуказанных свойств не имеют смысла.
Семантическое поле
Семантическое поле
Семантическое поле - совокупность слов, объединяемых смысловыми связями по сходным признакам их лексических значений.
По-английски: Semantic field
См. также: Языки
Финансовый словарь Финам .
Смотреть что такое "Семантическое поле" в других словарях:
СЕМАНТИЧЕСКОЕ ПОЛЕ - СЕМАНТИЧЕСКОЕ ПОЛЕ. Совокупность слов и выражений, составляющих тематический ряд, который хранится в долговременной памяти человека и возникает всякий раз в случае необходимости общения в определенной области. Создание С. п. в памяти человека –… … Новый словарь методических терминов и понятий (теория и практика обучения языкам)
СЕМАНТИЧЕСКОЕ ПОЛЕ - см. Семантика. Большой психологический словарь. М.: Прайм ЕВРОЗНАК. Под ред. Б.Г. Мещерякова, акад. В.П. Зинченко. 2003 … Большая психологическая энциклопедия
1) Совокупность явлений или область действительности, имеющие в языке соответствие в виде тематически объединенной совокупности лексических единиц. Семантическое поле времени, семантическое поле пространства, семантическое поле душевных… … Словарь лингвистических терминов
То же, что лексико семантическое поле …
Самая крупная смысловая парадигма, объединяющая слова различных частей речи, значения которых имеют один общий семантический признак. Например: СП свет свет, вспышка, молния, сиять, сверкать, светлый, ярко и др. Содержание 1 Доминанта 1.1 Поля … Википедия
Семантическое поле - обширное объединение слов, связанных по смыслу, обусловливающих и предопределяющих значения друг друга. С. П. отражает связи и зависимости между эл тами действительности объектами, процессами, свойствами, поэтому естественно включает в себя… … Российский гуманитарный энциклопедический словарь
семантическое поле - 1. Совокупность слов и выражений, составляющих тематический ряд; слова и выражения языка, в своей совокупности покрывающие определенную область знаний. 2. Группа слов, значения которых имеют общий семантический компонент. 3. Совокупность явлений… … Толковый переводоведческий словарь
семантическое поле - Самая крупная лексико семантическая парадигма, объединяющая слова разных частей речи, соотносимые с одним фрагментом действительности и имеющие общий признак (общую сему) в лексическом значении … Словарь лингвистических терминов Т.В. Жеребило
Совокупность лексем, обозначающих определенное понятие в широком смысле этого слова: по современным представлениям, поле включает в свой состав слова различных частей речи, с допущением включения фразеологизмов и лексических материалов различных… … Справочник по этимологии и исторической лексикологии
Термин функциональной грамматики; базирующаяся на определенной семантической категории группировка средств различных уровней языка, а также комбинированных языковых средств, взаимодействующих на основе общности их семантических функций. Данная… … Википедия
Книги
- Семантика информационных аспектов , Л. А. Кочубеева, В. В. Миронов, М. Л. Стоялова. В книге представлены результаты трехлетних исследований Санкт-Петербургской Рабочей группы. Экспериментально проверены и систематизированы данные о том, что представители разных соционических…
- От А до Я. Самая полная энциклопедия афоризмов, мыслей и цитат , Поляков Юрий Михайлович. Книга представляет собой наиболее полное на сегодняшний день собрание афоризмов, мыслей и цитат, извлечённых из прозы, стихов, пьес, публицистики, интервью и записных книжек известного…
Случайными полями называются случайные функции многих переменных . В дальнейшем будут рассматриваться четыре переменные: координаты , определяющие положение точки в пространстве, и время . Случайное поле будет обозначаться как . Случайные поля могут быть скалярными (одномерными) и векторными ( - мерными).
В общем случае скалярное поле задается совокупностью своих -мерных распределений
а векторное поле - совокупностью своих - мерных распределений
Если статистические характеристики поля не изменяются при изменении начала отсчета времени, т. е. они зависят, только от разности , то такое поле называется стационарным. Если перенос начала координат не влияет на статистические характеристики поля, т. е. они зависят только от разности то такое поле называется однородным по пространству. Однородное поле изотропно, если его статистические характеристики не изменяются при изменении направления вектора , т. е. зависят лишь от длины этого вектора.
Примерами случайных полей являются электромагнитное поле при распространении электромагнитной волны в статистически неоднородной среде, в частности электромагнитное поле сигнала, отраженного от флюктуирующей цели (это, вообще говоря, векторное случайное поле); объемные диаграммы направленности антенн и диаграммы вторичного излучения целей, на формирование которых оказывают влияние случайные параметры; статистически неровные поверхности, в частности земная поверхность и поверхность моря при волнениях, и ряд других примеров.
В данном параграфе рассматриваются некоторые вопросы моделирования случайных полей на ЦВМ. Как и ранее, под задачей моделирования понимается разработка алгоритмов для формирования на ЦВМ дискретных реализаций поля, т. е. совокупностей выборочных значений поля
,
где - дискретная пространственная координата; - дискретное время.
При этом полагается, что исходными при моделировании случайного поля являются независимые случайные числа. Совокупность таких чисел будет рассматриваться как случайное -коррелированное поле, называемое в дальнейшем -полем. Случайное -поле это элементарное обобщение дискретного, белого шума на случай нескольких переменных. Моделирование -поля на ЦВМ осуществляется весьма просто: пространственно-временной координате ставится в соответствие выборочное значение числа из датчика нормальных случайных чисел с параметрами (0, 1).
Задача цифрового моделирования случайных полей является новой в общей проблеме разработки системы эффективных алгоритмов для имитации различного рода случайных функций, ориентированной на решение статистических задач радиотехники, радиофизики, акустики и т. д. методом моделирования на ЦВМ.
В самом общем виде, если известен или - мерный закон распределения, случайное поле можно моделировать на ЦВМ как случайный или -мерный вектор, используя приведенные в первой главе алгоритмы. Однако ясно, что этот путь даже при сравнительно небольшом числе дискретных точек по каждой координате является очень сложным. Например, моделирование плоского (не зависящего от ) скалярного случайного поля в 10 дискретных точках по координатам и и для 10 моментов времени сводится к формированию на ЦВМ реализаций -мерного случайного вектора.
Упрощения алгоритма и сокращения объема вычислений можно достичь, если, подобно тому, как это было сделано по отношению к случайным процессам, разрабатывать алгоритмы для моделирования специальных классов случайных полей.
Рассмотрим возможные алгоритмы моделирования стационарных однородных скалярных нормальных случайных полей. Случайные поля этого класса так же, как и стационарные нормальные случайные процессы, играют очень важную роль в приложениях . Такие поля полностью задаются своими пространственно-временными корреляционными функциями
(Здесь и в дальнейшем предполагается, что среднее значение поля равно нулю.)
Столь же полной характеристикой рассматриваемого класса случайных полей является функция спектральной плотности поля , представляющая собой четырехмерное преобразование Фурье от корреляционной функции (обобщение теоремы Винера-Хинчина ):
,
где - скалярное произведение векторов и . При этом
.
Функция спектральной плотности случайного поля и энергетический спектр стационарного случайного процесса имеют аналогичный смысл, а именно: если случайное поле представить в виде суперпозиции пространственно-временных гармоник со сплошным спектром частот, то интенсивность их (суммарная дисперсия амплитуд) в полосе частот и полосе пространственных частот равна .
Случайное поле с интенсивностью можно получить из случайного поля , имеющего спектральную плотность , если пропустить поле через пространственно-временной фильтр с коэффициентом передачи, равным единице в полосе , и равным нулю вне этой полосы.
Пространственно-временные фильтры (ПВФ) являются обобщением обычных (временных) фильтров. Линейные ПВФ, как и обычные фильтры, описываются с помощью импульсной переходной характеристики
и передаточной функции
.
Процесс линейной пространственно-временной фильтрации поля можно записать в виде четырехмерной свертки:
(2.140)
где - поле на выходе ПВФ с импульсной переходной характеристикой . При этом
где - функции спектральной плотности и корреляционные функции полей на входе и на выходе ПВФ соответственно.
Доказательство соотношений (2.141), (2.142) полностью совпадает с доказательствам аналогичных соотношений для стационарных случайных процессов.
Аналогия гармонического разложения и фильтрации случайных полей с гармоническим разложением и фильтрацией случайных процессов позволяет предложить для их моделирования аналогичные алгоритмы.
Пусть требуется построить алгоритмы для моделирования на ЦВМ стационарного однородного по пространству скалярного нормального поля с заданной корреляционной функцией или функцией спектральной плотности .
Если поле задано в конечном пространстве, ограниченном пределами , и рассматривается на конечном интервале времени , то для формирования на ЦВМ дискретных реализаций этого поля можно использовать алгоритм, основанный на каноническом разложении поля в пространственно-временной ряд Фурье и являющийся обобщением алгоритма (1.31):
Здесь и - случайные независимые между собой нормально распределенные числа с параметрами каждое, причем дисперсии определяются из соотношений:
где - вектор, изображающий предел интегрирования по пространству; - дискретные частоты гармоник, по которым производится каноническое разложение корреляционной функции в пространственно-временной ряд Фурье.
Если область разложения поля во много раз больше его пространственно-временного интервала корреляции, то дисперсии легко выражаются через спектральную функцию поля (см. § 1.6, п.3)
Формирование дискретных реализаций при моделировании случайных полей по данному методу осуществляется путем непосредственного вычисления их значений по (формуле (2.143), в которой в качестве и берутся выборочные значения нормальных случайных чисел с параметрами , при этом бесконечный ряд (2.143) приближенно заменяется усеченным рядом Дисперсии вычисляются предварительно по формулам (2.144) или (2.146).
Рассмотренный алгоритм хотя и не позволяет формировать реализации случайного поля, неограниченные по пространству и по времени, однако подготовительная работа для его получения довольно простая, в особенности при использовании формул (2.145), и этот алгоритм позволяет формировать дискретные значения поля в произвольных точках пространства и времени выбранной области. При формировании дискретных реализаций поля с постоянным шагом по одной или нескольким координатам для сокращенного вычисления тригонометрических функций целесообразно использовать рекуррентный алгоритм вида (1.3).
Неограниченные дискретные реализации однородного стационарного случайного поля можно формировать с помощью алгоритмов пространственно-временного скользящего суммирования -поля, аналогичных алгоритмам скользящего суммирования для моделирования случайных процессов. Если - импульсная переходная характеристика ПВФ, формирующего из -поля поле с заданной функцией спектральной плотности (функцию , можно получить путем четырехмерной трансформации Фурье функции , см. § 2.2, п. 2), то, подвергая процесс пространственно-временной фильтрации -поля дискретизации, получим
где - константа, определяемая выбором шага дискретизации по всем переменным - дискретное -поле.
Суммирование в формуле (2.146) осуществляется по всем значениям , при которых слагаемые не являются пренебрежимо малыми или равными нулю.
Подготовительная работа при данном методе моделирования заключается в нахождении соответствующей весовой функции пространственно-временного формирующего фильтра.
Подготовительная работа и процесс суммирования в алгоритме (2.146) упрощаются, если функцию можно представить в виде произведения
В этом случае, как это следует из (2.144), корреляционная функция поля является произведением вида
Если разложение корреляционной функции на множители вида (2.148) в строгом смысле невыполнимо, его можно сделать с некоторой степенью приближения, в частности, положив
При разложении на произведение (2.149) пространственных, корреляционных функций изотропных случайных полей, у которых , частичные корреляционные функции и будут, очевидно, одинаковыми. При этом, ввиду приближенности формулы (2.149), пространственная корреляционная функция будет соответствовать, вообще говоря, некоторому неизотропному случайному полю. Так, например, если является экспоненциальной функцией вида
то согласно (2.149) . В этом случае заданная корреляционная функция аппроксимируется корреляционной функцией
. (2.151)
Случайное поле с корреляционной функцией (2.151) неизотропно. Действительно, если у поля с корреляционной функцией (2.150) поверхность постоянной корреляции (геометрическое место точек пространства, в которых значения поля имеют одинаковую корреляцию со значением поля в некоторой произвольной фиксированной точке пространства) является сферой, то в случае (2.151) поверхность постоянной корреляции есть поверхность куба, вписанного в указанную сферу. (Максимальное расстояние между этими поверхностями может служить мерой погрешности аппроксимации).
Примером, в котором разложение (2.149) является точным, может служить корреляционная функция вида
Разложение (2.149) позволяет свести довольно сложный процесс четырехкратного суммирования в алгоритме (2.146) к повторному применению однократного скользящего суммирования.
Таковы основные принципы моделирования нормальных однородных стационарных случайных полей. Моделирование ненормальных однородных стационарных полей с заданным одномерным законом распределения можно осуществить путем соответствующего нелинейного преобразования нормальных однородных стационарных полей, используя методы, рассмотренные в § 2.7.
Пример 1. Пусть импульсная переходная характеристика пространственного фильтра для формирования плоского скалярного постоянного во времени поля имеет вид
где и - шаги дискретизации по переменным и с весовой функцией сформировать дискретные реализации поля. Процесс такого двукратного сглаживания - поля поясняет рис. 2.11.
В рассматриваемом примере процесс скользящего суммирования легко сводится к вычислению в соответствии с рекуррентными формулами (§ 2.3)
Этот пример допускает обобщения. Во-первых, аналогичным образом, очевидно, можно формировать реализации более сложных полей, чем плоское, постоянное во времени поле. Во-вторых, пример подсказывает возможность применения рекуррентных алгоритмов для моделирования случайных полей. Действительно, если импульсную переходную характеристику ПВФ, формирующего из -поля поле с заданной корреляционной функцией, представить как произведение вида (2.151), то, как было показано, формирование реализаций поля сводится к повторному применению алгоритмов для моделирования стационарных случайных процессов с корреляционными функциями . Эти алгоритмы могут быть сделаны рекуррентными, если корреляционные функции , имеют вид (2.50) (случайные процессы с рациональным спектром).
В заключение следует заметить, что в этом параграфе были рассмотрены только основные принципы цифрового моделирования случайных полей и даны некоторые возможные моделирующие алгоритмы. Целый ряд вопросов остался незатронутым, например: моделирование векторных (в частности, комплексных), нестационарных, неоднородных, ненормальных случайных полей; вопросы нахождения весовой функции пространственно-временного формирующего фильтра по заданным корреляционно-спектральным характеристикам поля (в частности, возможность применения метода факторизации для многомерных спектральных функций); примеры применения цифровых моделей случайных полей при решении конкретных задач и т. д.
Изложение этих вопросов выходит за рамки данной книги. Многие из них являются предметом будущих исследований.
Температурное поле - совокупность значений температуры во всех точках тела в данный момент времени. Математически оно описывается в виде
где x, y, z - пространственные координаты;
t - время теплового процесса.
Различают два характерных случая температурного состояния тела:
1. В каждой точке тела температура остается неизменной во времени, т.е.
При этом температура в различных точках тела может быть и одинаковой, и различной. Температурное состояние тела, неизменное во времени, называется стационарным (установившимся). При таком состоянии тела приход теплоты равен его расходу.
При стационарном тепловом режиме работает кладка доменной печи, проходных термических и нагревательных печей, рекуператоры. Время разогрева печи до рабочей температуры в этих устройствах пренебрежимо мало по сравнению со временем работы печи при заданной температуре.
2. При нагревании или охлаждении тела температура в каждой точке его непрерывно меняется во времени. Такое температурное состояние тела, при котором температура является функцией и координат, и времени, называется нестационарным (неустановившимся). В таком режиме работает кладка печей периодического действия (печи с выдвижным подом, нагревательные колодцы, мартеновские печи), а также насадка регенераторов.
Если температура тела изменяется только по одной пространственной координате, температурное поле называется одномерным.
Температурный градиент - предел отношения приращения температуры между двумя изотермами к расстоянию между ними, измеряемому по нормали.
(37)
Тепловой поток - количество теплоты, передаваемое в единицу времени (Q , Вт) через всю поверхность.
Вектор grad t считается положительным, если он направлен в сторону возрастания температуры, а вектор теплового потока Q положителен, если он направлен в сторону понижения температуры.
Если тепловой поток отнести к единице поверхности, то получим плотность теплового потока, Вт/м 2 .