Результаты опросов сторонников демократитеской партии

[math_mommy]

https://www.reuters.com/world/us/democrats-want-new-leaders-focus-pocketbook-issues-reutersipsos-poll-finds-2025-06-19/
Вкратце: сторонники демократической партии недовольны ее лидерами и политикой. Они хотят видеть больше усилий по улучшению их финансовой ситуации и слышать меньше утверждений, что демпартия - меньшее зло, а Трамп - бездушный и глупый клоун. (Тоже мне, новость.) Им важнее повышение их уровня жизни. Они хотят вернуть прогрессивный налог, когда сверхбогатые платили бОльшую налоговую ставку, чем средний класс. И еще - приличный отпуск по уходу за ребенком, как в большинстве цивилизованных стран. А трындеж о бедных, несчастных трансгендерах, для которых нужно все свои дела бросить и рвануться их спасать, порядком надоел. Как и красивые рассуждения об электромобилях.
Оказывается, я - среднестатистический представитель этой группы. Потому что совершенно согласна.

Comments

[panzerbaer]

а вот еще спрошу, пользуясь случаем. Принцип суперпозиции решений работает в случ. неоднородных диффуров? ну т.е. с правой частью.. Ну пусть обыкновенные диффуры, даже не в частных производных

Судя по вашему нику, вы можете знать ответ.. Спрашиваю не для красного словца, поскольку это может иметь отношение к подрыву ВВ, конденсированных.

[math_mommy]

Если диффуры линейные в левой части:
Общее решение неоднородного диффура = сумма общего решения соответствующего однородного диффура и какого-либо частного решения (произвольного) исходного неоднородного диффура. Формула верна даже в случае системы линейных уравнений с частичными производными, хотя тогда формула содержит матрицы дифференциальных операторов вместо просто операторов.
Потому что разность решений для такого диффура всегда является решением соответствующего однородного диффура.
Для суммы решений неоднородного диффура это не верно.

Другое дело, что с частными производными находить эти решения существенно сложнее.

А для нелинейных случаев вообще все сложно, и далеко не для всех есть точные решения. Например, уравнения для климата приближаются линейным вариантом в каждой точке, и после этого решается в этой точке, получаем приближеное изменение куда двигаться дальше, делаем маленький шаг в этом направлении, опять пересчитываем новое приближение уравнений в линейной форме. За много мелких шагов ошибка накапливается довольно большая, поэтому предсказания погоды такие ненадежные на больше, чем 5 дней. Если записать и отследить, то можно заметить; но люди помнят только вчера или позавчера, а предсказания следующих 3х дней сейчас хорошие. Математика тут ни при чем, данных собирают больше и они точнее.

Теперь есть исследования предсказаний погоды с Data Science algorithms, они дают такую же точность для следующих трех дней, а дальше у них точность падает медленее, так что они надежнее. Не знаю, как это переводится для подрыва ВВ. Земля одна и таже, а подрывы производятся в разных местах. Но статью могу поискать, если вам интересно. Будут нужны записи данных о таких взрывах.

Удачи с вашими ВВ!

[panzerbaer]

спасибо! обычное ур-ние Пуассона, линейное, одномерное.. Да, это--упрощение, демонстрация

ну вот похоже "разность" у меня и есть, поскольку речь идет о зарядах разного знака. Просто заряды сосредоточены в разных точках и потому сумма не алгебраическая, а с дельта--функциями.. А вообще прекольно, уже после того как написал, вспомнил "принцип суперпозиции", работающий в электростатике :) Ну т.е. это уже чисто физ. штука, но она работает..

>переводится для подрыва ВВ. Земля одна и таже
никак :)) ну какбэ "конвекция" (смотря что под этм понимать) но в общем-- "ветер" настолько силен, что сравнивает градиенты тепературы, возникающие при подрыве. И это довольно быстро случается, ну типа за "неск. часов".. Другие элементы, вроде завихренности, держатся в воздухе "часами", но к прогнозам-- мимо..

Так что можно воевать долго, лишь бы без ЯБ..