Artigos

13.9: Discutir: Aplicação lógica


Escolha um problema real e tente resolvê-lo usando o que aprendeu sobre lógica neste módulo. Apresente o problema e a solução ao resto da classe. Veja os problemas postados por seus colegas e responda a pelo menos dois. Leia as instruções do aplicativo lógico para obter instruções detalhadas.

Crie um novo tópico no Aplicação Lógica fórum no Fórum de discussão para completar esta tarefa.

Esta tarefa é obrigatória e vale até 20 pontos.

Critérios de classificaçãoPontos Possíveis
O problema:
  • É um problema da vida real?
  • É um desafio, não é trivial?
  • É um problema único em vez de uma cópia da postagem de um colega de classe?
5
As estratégias:
  • Uma ou mais estratégias gerais de resolução de problemas são usadas?
  • As estratégias estão corretamente identificadas?
5
A apresentação:
  • O problema está bem explicado?
  • As estratégias de resolução de problemas são bem explicadas?
  • Os termos apropriados são usados?
4
Suas respostas:
  • Você postou pelo menos duas respostas?
  • Você explicou como os exemplos ajudaram a entender melhor a matemática neste módulo?
  • Você fez perguntas para esclarecimento ou deu sugestões sobre como alterar ou melhorar a postagem do aplicativo original ou qualquer outra postagem de acompanhamento?
6

Conteúdo licenciado CC, Original

  • Matemática para as Artes Liberais I.

    Introdução ao Circuito Integrado Específico de Aplicativo (ASIC)

    No nosso dia a dia, nos deparamos com vários tipos de aparelhos eletrônicos. Uma das tecnologias que revolucionou a produção de eletrônicos é o & # 8220Circuito integrado& # 8220. Essa tecnologia reduziu o tamanho dos produtos eletrônicos, aumentando a densidade de portas lógicas por chip. Hoje temos diferentes tipos e configurações de IC e # 8217s. Como observamos ao redor, descobrimos que alguns ICs podem ser usados ​​apenas para uma aplicação específica, enquanto alguns ICs podem ser reprogramados e usados ​​para várias aplicações. Esses tipos de ICs são chamados de ASICs. Mas como eles diferem? Como é possível reprogramá-los? Por que alguns ICs não podem ser reprogramados? Continue para encontrar respostas para essas perguntas.


    O que é um Circuito Lógico Combinacional?

    Um circuito lógico combinacional, como o próprio nome indica, é a combinação de vários tipos de portas lógicas. O circuito combinacional vai com as características de:

    • A qualquer instante, a saída é baseada apenas nos níveis dos terminais de entrada atuais e não nas entradas de estado anteriores.
    • Esses circuitos não precisam de nenhum tipo de estado de memória ou relógio, portanto, as entradas anteriores não mostram nenhuma influência no estado atual do circuito.
    • Um circuito combinacional pode receber ‘n’ um número de entradas e fornecer apenas uma saída.

    Tanto a lógica combinatória complicada quanto a simples, podem ser representadas por meio de 'NAND', 'NÃO' ou 'portas NOR'.

    o circuito lógico combinacional básico

    Representação de Circuitos Lógicos Combinacionais

    Aqui, discutimos as três abordagens de representação de circuitos lógicos combinacionais

    • Portas lógicas - Estes são os blocos de construção básicos no desenvolvimento de circuitos lógicos combinacionais. NAND, NR, NOT, NOR, OR, AND são todas portas lógicas.
    • álgebra booleana - Esta representação estipula a associação que existe entre variáveis ​​booleanas e é usada para projetar circuitos digitais através de portas lógicas. Todo sistema digital é basicamente projetado com portas lógicas e, portanto, a álgebra booleana é a abordagem mais importante para representar um circuito lógico combinacional.
    • Mesa da verdade - Este método calcula os valores operacionais de expressões lógicas para cada combinação de valores obtidos por suas variáveis ​​lógicas. Para cada saída de bit único no bloco lógico, uma tabela verdade é necessária para representar a lógica. Em geral, todas as colunas de saída são representadas em uma única tabela.

    Por exemplo, uma expressão que pode ser representada nas três abordagens acima da seguinte forma:

    representação de circuitos lógicos combinacionais


    Plug-ins e sons Você pode brincar com isso. Ou você pode provar isso.

    Abasteça sua criatividade com uma enorme coleção de instrumentos e efeitos. Use sintetizadores modernos, equipamentos vintage e instrumentos complexos com várias amostras para criar seu próprio som exclusivo.

    Sampler

    Reprojetamos e melhoramos nosso plug-in mais popular - o EXS24 Sampler - e o renomeamos como Sampler. O novo design de janela única torna mais fácil criar e editar instrumentos de amostragem enquanto permanece compatível com todos os arquivos EXS24. Uma seção de síntese expandida com controles de modelagem de som traz mais profundidade e dinâmica aos seus instrumentos. O editor de mapeamento reimaginado adiciona recursos poderosos que economizam tempo e aceleram a criação de instrumentos complexos. Use o editor de forma de onda de zona para fazer edições precisas no início / fim da amostra, intervalos de loop e crossfades. E economize horas de edição tediosa com as novas zonas ativas de arrastar e soltar.

    Amostrador Rápido

    O Quick Sampler é uma maneira rápida e fácil de trabalhar com uma única amostra. Arraste e solte um arquivo de áudio do Finder, Memorandos de voz ou de qualquer lugar do Logic Pro. Ou grave áudio diretamente no Quick Sampler usando um toca-discos, microfone, instrumento musical ou mesmo faixas de canal tocando no Logic Pro. Em algumas etapas, você pode transformar uma amostra individual em um instrumento totalmente tocável. E com o modo Slice, você pode dividir uma única amostra em várias partes - perfeita para cortar vocais ou quebrar e sequenciar loops de bateria novamente.


    Aplicativos de lógica difusa

    Existem vários aplicações de logi difusoc que são usados ​​em medicina e ciência da computação tal como:

    • Controle de altitude da espaçonave
    • Controle de altura do satélite
    • Sistema rodoviário inteligente
    • Controle de tráfego
    • Sistema de ajuda à tomada de decisão
    • Umidade em uma sala limpa
    • Sistema de ar condicionado
    • Tempo de máquina de lavar
    • Fornos de microondas
    • aspirador de pó
    • Controle de transferência bancária
    • Gestão de fundos
    • Previsão do mercado de ações
    • Baseado em lógica difusa
      Reconhecimento de caligrafia
    • Análise de comando
      Fuzzy Image Search
    • Controle de cronograma de trem
      Velocidade das ferrovias
      Travando e parando
    • Controle de Projeto Estrutural
    • Regulação de fluxo e mistura em veículos aeronáuticos
    • O sistema difuso do trem para controle passivo de velocidade
    • O método de programação de turnos para transmissão automática
    • Melhore a eficiência da transmissão automatizada
    • Avaliação individual em uma grande empresa
    • Controle de exibição automática em câmeras de vídeo
    • O forno de cimento controla o controle do trocador de calor
    • Controle Ativo do Processo de Tratamento de Águas Residuais de Lodo
    • Controle de planta de purificação de água
    • Reconhecimento de voz baseado em lógica difusa
    • Análise de análise facial baseada em lógica difusa
    • Operação automática do trem subterrâneo
    • Análise Quantitativa de Padrão para Garantia de Qualidade Industrial
    • Controle de planta de purificação de água

    Codificador de prioridade

    Um codificador de prioridade fornece n bits de saída codificada binária que representa a posição da entrada ativa de ordem mais alta de 2 n entradas. Se duas ou mais entradas forem altas ao mesmo tempo, a entrada com a prioridade mais alta terá precedência.

    • usado para controlar solicitações de interrupção agindo na solicitação de prioridade mais alta
    • para codificar a saída de um conversor de flash analógico para digital

    Codificador de prioridade 4 a 2

    Um codificador de prioridade 4 para 2 usa 4 bits de entrada e produz 2 bits de saída. Nesta tabela verdade, para todas as combinações de entrada não explicitamente definidas (ou seja, entradas contendo 2, 3 ou 4 bits altos), os bits de prioridade mais baixa são mostrados como irrelevante (X). Da mesma forma, quando as entradas são 0000, as saídas não são válidas e, portanto, são XX.

    A partir da tabela verdade acima, podemos obter a tabela verdade completa necessária para nosso projeto.

    • O1 = I2 + I3
    • O0 =

    Implementação do codificador de 4 a 2 prioridades usando circuitos lógicos combinacionais.

    Aprender fazendo

    Projete um codificador de prioridade 4 a 2 para aprofundar sua compreensão do circuito.

    Com as receitas de publicidade caindo apesar do aumento do número de visitantes, precisamos da sua ajuda para manter e melhorar este site, o que leva tempo, dinheiro e trabalho árduo. Graças à generosidade de nossos visitantes que deram anteriormente, você pode usar este site gratuitamente.

    Se você se beneficiou deste site e pode, por favor dê $ 10 via Paypal. Isso nos permitirá continuar no futuro. Leva apenas um minuto. Obrigado!

    Um banco instala um sistema de alarme com 3 sensores de movimento.

    Para evitar falsos alarmes produzidos pela ativação de um único sensor, o alarme será acionado apenas quando pelo menos dois sensores forem ativados simultaneamente.


    13.9: Discutir: Aplicação Lógica

    Obter a certificação oficial em Fundamentos do MS Azure é um impulsionador da carreira. Este teste de 12 perguntas ajudará a avaliar sua prontidão.

    As equipes de TI precisam de visibilidade em seus ambientes de nuvem. Se sua equipe quer mais do que seus provedores de nuvem oferecem, veja se há uma vaga.

    Não distingue o seu Netuno da sua porta da frente? Verifique como AWS, Microsoft e Google chamam seus inúmeros serviços em nuvem. E sim, .

    Adicionar eventos a uma arquitetura pode representar muitos problemas. Reveja algumas falhas comuns de desenvolvimento de arquitetura orientada a eventos.

    Embora o design centrado em REST não seja necessariamente difícil, existem algumas regras não negociáveis ​​quando se trata de provisionamento de recursos. .

    Elisabeth Robson e Eric Freeman, autores de 'Head First Design Patterns', delineiam sua busca para ensinar padrões de design de software.

    A segurança forte da imagem do Docker é fundamental para combater violações. Assista a este vídeo para aprender várias maneiras de endurecer.

    Fortaleça o sistema operacional do host Docker em um escudo que nenhuma violação de segurança pode quebrar. Comece com essas medidas de segurança essenciais integradas no.

    O GitOps está se popularizando entre as empresas, especialmente à medida que as cargas de trabalho de borda aumentam, mas o setor deve atingir um ponto de referência.

    Bibliotecas são componentes de baixo nível que oferecem uma função específica, como estabelecer uma conexão de rede. Uma estrutura é a.

    Você poderia iniciar uma variável Java com um cifrão, mas ninguém o faz. Ao escrever código Java, sempre siga estes Java padrão.

    A linguagem inclusiva no código é apenas um passo em direção a uma comunidade diversificada, mas é um bom lugar para começar. É uma conversa mais.

    Você acha que está pronto para o exame de certificação AWS Certified Solutions Architect? Teste seus conhecimentos com estas 12 questões e.

    A Amazon disse que seu sistema de monitoramento de van é projetado exclusivamente para a segurança do motorista. Mas muitos especialistas do setor estão preocupados com o.

    A Amazon gostaria de fortalecer sua pegada global, mas a gigante do comércio eletrônico enfrenta obstáculos e desafios que hoje não enfrentaram.


    Usos e abusos da lógica

    Usaremos certos termos como os cientistas os usam. Para aqueles que não estão familiarizados com a linguagem da ciência, incluímos aqui alguns fundamentos, portanto, começaremos com a mesma linguagem.

    • Facto. Uma informação isolada sobre a natureza. Pode ser simplesmente uma medição. Às vezes, fatos relacionados são chamados de "dados".
    • Hipótese. Uma proposição sobre a natureza que é testável, mas ainda não testada a ponto de aceitação geral.
    • Lei. Uma declaração que descreve como algum fenômeno da natureza se comporta. As leis são generalizações de dados. Eles expressam regularidades e padrões nos dados. Uma lei é geralmente limitada em escopo, para descrever um processo específico da natureza.
    • Teoria. Um modelo (geralmente matemático) que liga e unifica uma ampla gama de fenômenos e que liga e sintetiza as leis que descrevem esses fenômenos. Na ciência, não concedemos a uma ideia o status de teoria até que suas consequências tenham sido muito bem testadas e geralmente aceitas como corretas por cientistas experientes. Este significado é muito diferente do uso coloquial da palavra.

    Indução e dedução

    As teorias e as leis devem ser de tal forma que se possa passar dedutivamente das teorias às leis e aos dados. Os resultados da dedução devem atender a um padrão rigoroso: eles devem concordar com o experimento e com as observações da natureza.

    A matemática é um processo de lógica dedutiva. Portanto, é idealmente adequado para ser a linguagem e o elo dedutivo entre teorias e fatos experimentais. Por causa disso, alguns não cientistas pensam que a matemática e a lógica são usadas para "provar" proposições científicas, para deduzir novas leis e teorias e para estabelecer leis e teorias com certeza matemática. Isso é falso, como veremos.

    Este diagrama mostra as relações entre fatos, leis e teorias, e o papel da indução e dedução. Ele terá mais significado à medida que este ensaio avança.

    Citações sobre lógica

    Lógica: instrumento de defesa do preconceito. Elbert Hubbard

    É sempre melhor dizer o que você pensa sem tentar provar nada: pois todas as nossas provas são apenas variações de nossas opiniões, e os que têm a mente contrária não dão ouvidos a uma nem a outra. Johann Wolfgang von Goethe (1749-1832)

    A maior parte de nosso assim chamado raciocínio consiste em encontrar argumentos para continuar acreditando como já acreditamos. James Harvey Robinson

    A lógica não é uma ciência nem uma arte, mas um esquivo. Benjamin Jowett

    A lógica, como o uísque, perde seu efeito benéfico quando ingerida em grandes quantidades. Lord Dunsany

    Ele foi no Logic um grande crítico,
    Profundamente habilitado em Analítica
    Ele podia distinguir e dividir
    Um fio de cabelo entre o lado sul e sudoeste.
    Samuel Butler, Hudibras.

    Devemos ter cuidado com inovações desnecessárias, especialmente quando guiados pela lógica. Sir Winston Churchill, Responder, Câmara dos Comuns, 17 de dezembro de 1942.

    . lógica, o refúgio dos tolos. O pedante e o padre sempre foram os mais experientes dos lógicos & # 151 e os mais diligentes disseminadores de tolices e coisas piores. H. L. Mencken. The American Mercury. p. 75

    Lógica formal, usos e abusos

    Então, o que deu errado? Aristóteles entendeu que a lógica pode ser usada para deduzir consequências verdadeiras de premissas verdadeiras. Seu erro foi não perceber que não temos premissas absolutamente verdadeiras, exceto aquelas que definimos para ser verdade (como 2 + 2 = 4). Aristóteles pensava que a mente contém (desde o nascimento) algum conhecimento inato e absolutamente verdadeiro que pode ser usado como premissas para argumentos lógicos. Os escolásticos medievais, que levaram os modos aristotélicos de pensamento ao cúmulo do absurdo, achavam que premissas absolutamente verdadeiras podiam ser encontradas nas revelações de Deus, conforme registrado na Bíblia.

    Outro erro foi presumir que as conclusões de um argumento lógico representam novas verdades. Na verdade, as conclusões deduzidas são apenas reformulações e reembalagem do conteúdo contido nas instalações. As conclusões podem parecer novas para nós, porque não pensamos de acordo com a lógica, mas elas não contêm mais do que a informação contida nas premissas. Eles são apenas moldados em uma nova forma, uma forma que pode nos dar uma nova visão e sugerir novas aplicações, mas na verdade nenhuma nova informação ou verdade é gerada. Isso é especialmente perceptível em matemática, pois, sem instrução considerável em matemática, as deduções até mesmo de um pequeno conjunto de premissas não são de todo óbvias e podem levar anos para serem desenvolvidas e compreendidas.

    O ponto principal é que a lógica por si só não pode nos dizer nada de novo sobre o mundo real. Idem para a matemática, como observou Albert Einstein: "Na medida em que a matemática é exata, ela não se aplica à realidade e na medida em que a matemática se aplica à realidade, ela não é exata."

    Então, para que servem a lógica e a matemática nas ciências? Uso incalculável, uma vez que percebamos suas potencialidades e limitações. Na ciência, construímos modelos e teorias da natureza. Nós os testamos e usamos derivando suas consequências lógicas e matemáticas. A lógica e a matemática são o cimento que mantém a estrutura científica unida, garante sua autoconsistência e nos ajuda a prevenir erros de falsa inferência. A lógica e a matemática não geram e não podem gerar novas verdades sobre a natureza. Eles apenas expõem e reformulam as verdades contidas em nossos modelos, teorias e leis. As conclusões não são absolutas verdades, mas verdades "próximas", visto que as matérias-primas sobre as quais as teorias são construídas são baseadas em medições e observações imperfeitas da natureza. Mas quando sabemos quão boas (quão precisas) são as medições, também podemos prever quão boas são as teorias e os fatos deduzidos delas.

    Os cientistas não chegam a modelos e teorias pela aplicação da lógica. Eles chegam a eles por meio de muitos processos denominados "indução". A indução não pode ser reduzida a um conjunto de regras lógicas (embora muitos tenham tentado). Ver padrões (às vezes sutis e ocultos) em dados e observações requer habilidade criativa. É a capacidade de pensar no futuro e dizer: "Que modelo, conjunto de afirmações (leis) ou construção teórica eu poderia conceber a partir do qual essas observações e dados poderiam ser deduzidos?"

    Não podemos encontrar, descobrir ou construir leis e teorias científicas apenas pela matemática e pela lógica. Mas podemos derivar resultados testáveis ​​e úteis pela aplicação de matemática e lógica a leis e teorias, e se esses resultados deduzidos passarem em testes experimentais, nossa confiança na validade da teoria da qual eles foram derivados é fortalecida.

    Nesse contexto, a lógica e a matemática são ferramentas confiáveis ​​e essenciais. Fora desse contexto, eles são instrumentos de erro e autoilusão. Sempre que você ouvir um político, teólogo ou evangelista lançando argumentos verbais nas armadilhas da lógica, você pode ter certeza de que essa pessoa está falando bobagem. As citações que abrem este ensaio refletem cautela em aceitar tais abusos da lógica.

    A preocupação deste ensaio é com o uso e mau uso da lógica na ciência e nas discussões do 'mundo real' de nossa experiência. Nos processos da ciência, a matemática ocupa um lugar especial. Embora a matemática, sendo um subconjunto da lógica (ou vice-versa, você pode argumentar), não diga nada sobre o mundo real, é a ferramenta de modelagem que usamos para nosso conhecimento da natureza, fornecendo a conexão lógica entre nossos modelos e nossas medições e observações . Sem lógica / matemática, a ciência como a conhecemos é inconcebível. Não teríamos uma maneira alternativa de integrar o conhecimento do mundo real em um sistema unificado e útil.

    O uso indevido da lógica é galopante em todos os campos, mesmo nos acadêmicos. Muitas vezes é usado como muleta para justificar preconceitos e como um clube para ferir aqueles que têm pontos de vista opostos. Existem pessoas que são totalmente aristotélicas em seu pensamento e, de fato, acreditam na profundidade de argumentos lógicos vazios. Outros, como políticos e evangelistas, usam a lógica cinicamente como um instrumento de persuasão daqueles que não percebem que "há uma grande diferença entre razões boas e sólidas e razões que parecem boas". (Burton Hillis).

    • Um tipo é o argumento que pode ter uma lógica perfeita, mas é baseado em premissas que não foram, ou não podem ser verificadas experimentalmente. Outro tipo é baseado em premissas que não fazem parte de nenhuma teoria científica bem estabelecida e aceita.
    • Alguns argumentos são vazios de conteúdo porque usam palavras sem significado claro e inequívoco, ou palavras que não podem ser relacionadas a nada real (experimentalmente não verificável).
    • Os argumentos vazios mais sedutores se baseiam em premissas que são tão emocionalmente atraentes que não pedimos verificação, ou que têm conclusões atraentes que nos cegam para o vazio das premissas.

    Desconfie da ciência.

    Deve-se admitir desde o início que a ciência não está empenhada em encontrar verdades absolutas. A ciência procede como se não existissem verdades absolutas, ou se existissem, nunca poderemos saber o que são. Como os céticos pré-socráticos observaram: Se topássemos com uma verdade absoluta, não teríamos como ter certeza é um absoluto verdade. Os modelos e teorias da ciência são aproximações da natureza e nunca perfeitos. Mas na maioria dos casos sabemos muito bem como eles são bons. Podemos estabelecer quantitativamente os limites de incerteza dos resultados numéricos e sua faixa de aplicabilidade. No entanto, sempre há a possibilidade de encontrarmos exceções a uma de nossas leis aceitas ou mesmo encontrar teorias alternativas que funcionam melhor do que as mais antigas.

    Alguns críticos da ciência atacam esse processo da ciência, alegando que ele não pode produzir verdades absolutas. A visão deles é em preto e branco do processo científico. Não importa que eles não tenham proposto qualquer outro processo que é capaz de produzir qualquer coisa próxima ao poder e abrangência da ciência atual. Eles dizem que a "Teoria X" não é perfeita, portanto, é "errada".

    Os resultados e previsões de uma teoria, sendo bem testados, não desmoronarão se algum dia a teoria for modificada, drasticamente alterada ou mesmo substituída por outra teoria. Os resultados ou previsões de uma teoria não são todos repentinamente considerados "errados" quando uma teoria é modificada ou substituída. Esses resultados e previsões podem ser melhorados em precisão ou escopo. Às vezes, as previsões de uma nova teoria têm um escopo maior do que a antiga, prevendo coisas que a antiga não tinha (e coisas que nunca havíamos observado ou testado antes). Muitas vezes, uma nova teoria é procurada porque a antiga, embora suas previsões estivessem corretas, previu algumas coisas que simplesmente não foram confirmadas por bons experimentos. Precisamos dizer mais sobre isso mais tarde.

    O fato de a ciência não reivindicar verdades absolutas é aproveitado por pessoas que mantêm fortes crenças religiosas e que não gostam das conclusões da ciência que vão contra suas convicções emocionais. Para eles, se uma coisa não é absoluta e finalmente verdadeiro, é falso e, portanto, os métodos usados ​​para formulá-lo devem ser falhos.

    A futilidade de buscar absolutos.

    Apenas uma coisa é certa & # 151, isto é, nada é certo. Se esta afirmação for verdadeira, também é falsa. Paradoxo antigo

    Os deuses não revelaram desde o início
    Todas as coisas para nós, mas com o passar do tempo
    Por meio da busca, os homens encontraram o que é melhor.

    Mas quanto à verdade, nenhum homem a conheceu,
    Nem ele saberá nenhum dos deuses,
    Nem de todas as coisas de que falo.
    E mesmo que por acaso ele proferisse
    A verdade final, ele mesmo não saberia
    Pois tudo é apenas uma teia de suposições.

    Não sabemos nada na realidade, pois a verdade está em um abismo. Demócrito, (c. 420 aC) filósofo grego.

    Nenhum de nós sabe nada, nem mesmo se sabemos ou não sabemos, nem sabemos se não existe saber e saber, nem, em geral, se existe algo ou não. Metrodoro de Quios (c. Século 4 a.C.) Filósofo grego

    Isso é certo, que não há nada certo e nada mais miserável e ainda mais arrogante do que o homem. Plínio ("O Ancião") (23-79) Naturalista romano. (Gaius Plinius Secundus).

    Tudo o que sabemos da verdade é que a verdade absoluta, tal como é, está além do nosso alcance. Nicolau de Cusa (1401-64) Cardeal alemão, matemático, filósofo. De Docta Ignorantia (Ignorância aprendida)

    Essas pessoas que fizeram esses comentários céticos não estão dizendo: "Não podemos saber de nada, então por que se preocupar?" Eles estão dizendo que não podemos "saber" no sentido absoluto, que não temos como saber se existem verdades absolutas, e não seríamos capazes de provar o caráter absoluto de uma verdade absoluta se acidentalmente tropeçássemos 1. Hoje, expressamos isso de forma diferente: "A ciência descreve natureza, não explica. "A ciência tenta responder a perguntas" como ", mas não a perguntas" por que ".

    A ciência progrediu rejeitando muito de sua história, práticas e teorias passadas. Embora as ciências tenham surgido de uma mistura confusa de misticismo, magia e especulação, os cientistas finalmente perceberam que esses modos de pensamento estavam sujeitos ao erro e simplesmente não eram produtivos. Assim, os químicos rejeitam as teorias dos alquimistas, os astrônomos rejeitam a teoria subjacente à astrologia. Os matemáticos rejeitam o misticismo numérico dos pitagóricos. Os físicos, quando se preocupam em pensar sobre as raízes de sua disciplina, reconhecem as contribuições pré-científicas dos antigos gregos na matemática, a visão de Demócrito de que a natureza é lícita e também sua atitude de buscar o conhecimento por si mesma. Mas eles ficam constrangidos com os ensinamentos gregos sobre física, pois a maioria deles foi jogada no lixo da história.

    Mesmo aquelas primeiras idéias que estavam em harmonia com nossas visões atuais parecem baseadas em metodologia falha ou eram simplesmente especulação. Às vezes, algumas dessas suposições pareciam surpreendentemente próximas de nossas visões modernas, pelo menos superficialmente. Mas, quando examinada em detalhes, a semelhança se desfaz. A teoria atômica de Demócrito, por exemplo, não se baseava em nenhuma evidência concreta, não tinha nenhuma conexão histórica com a teoria atômica moderna e seus detalhes não tinham nenhuma semelhança com o que agora sabemos sobre os átomos. De vez em quando, se você especular bastante, terá sorte. Muitos livros didáticos dão "grande importância" a essas semelhanças acidentais.

    Método científico.

    Como a ciência realmente funciona.

    Por meio de um estudo mais preciso e detalhado, descobrimos que muitas dessas regularidades podem ser modeladas, muitas vezes com modelos matemáticos de grande precisão.

    Às vezes, esses modelos quebram quando estendidos (extrapolados) além de seu escopo original de validade. Às vezes, a extrapolação de um modelo além de seu escopo original realmente funciona. Isso nos avisa que é melhor testar rigorosamente a validade de cada modelo, e esses testes devem ser capazes de expor quaisquer falhas no modelo & # 151flaws capazes de demonstrar que o modelo não é verdadeiro.

    Mesmo quando um modelo sobrevive a tais testes, devemos apenas conceder-lhe aceitação "provisória", porque pessoas mais inteligentes com técnicas de medição mais sofisticadas podem no futuro expor algumas outras deficiências do modelo.

    Quando os modelos são considerados incompletos ou deficientes, geralmente os corrigimos ajustando seus detalhes até que funcionem bem o suficiente para concordar com as observações.

    Quando ocorrem rápidos avanços nas observações experimentais, um modelo pode ser considerado tão seriamente inadequado para acomodar os novos dados que podemos descartar uma grande parte dele e começar com um novo modelo. A relatividade e a mecânica quântica são exemplos históricos. Essas situações costumam ser chamadas de "revoluções científicas".

    Quando essas convulsões ocorrem e os modelos antigos são substituídos por novos, isso não significa que os antigos estavam totalmente "errados", nem significa que seus conceitos subjacentes eram inválidos. Eles ainda funcionam dentro de seu escopo de aplicabilidade. A física de Newton não estava repentinamente errada, nem suas previsões não foram consideradas confiáveis ​​ou incorretas quando adotamos a relatividade de Einstein. A relatividade tinha um escopo maior do que a física newtoniana, mas também se apoiava em uma base conceitual diferente.

    A experiência anterior mostrou que os modelos matemáticos da natureza têm tremendas vantagens sobre os modelos anteriores, mais atraentes, que usavam analogias com fenômenos cotidianos familiares de nossa experiência sensorial direta. Os modelos matemáticos são menos carregados de bagagem emocional, sendo "puros" e abstratos. A matemática fornece adaptabilidade e flexibilidade aparentemente infinitas como estrutura de modelagem. Se alguns fenômenos naturais não podem ser modelados pela matemática conhecida, inventamos novas formas de matemática para lidar com eles.

    A história da ciência tem sido um processo de descoberta de modelos descritivos bem-sucedidos da natureza. Primeiro encontramos os mais fáceis. À medida que a ciência progrediu, os cientistas foram forçados a enfrentar os problemas mais sutis e difíceis. Nossos modelos são tão poderosos agora que muitas vezes nos iludimos pensando que devemos ser muito inteligentes para ter sido capazes de descobrir como a natureza "realmente" funciona. Podemos até imaginar que alcançamos o "entendimento". Mas, com uma reflexão sóbria, percebemos que simplesmente criamos uma descrição mais sofisticada e detalhada.

    Quaisquer que sejam os modelos ou teorias que usamos, eles geralmente incluem alguns detalhes ou conceitos que não se relacionam diretamente com aspectos observados ou mensuráveis ​​da natureza. Se a teoria for bem-sucedida, podemos pensar que esses detalhes correspondem na natureza e são "reais", embora não sejam verificáveis ​​experimentalmente. Sua realidade deve ser demonstrada pelo fato de que a teoria "funciona" para prever coisas que podemos verificar e continuar a verificar. Não é necessariamente assim. Os cientistas costumam falar de energia, momento, funções de onda e campos de força como se estivessem no mesmo status de objetos da experiência cotidiana, como rochas, árvores e água. Em um sentido prático (para obter respostas), isso pode não importar. Mas em outro nível, uma mudança de modelo científico pode eliminar um campo de força como entidade conceitual, mas não eliminaria uma floresta, montanha ou lago.

    A ciência progride por meio de tentativa e erro, principalmente erro. Cada nova teoria ou lei deve ser testada com ceticismo e rigor antes de ser aceita. A maioria fracassa e é varrida para debaixo do tapete, mesmo antes da publicação. Outros, como o éter luminífero, florescem por um tempo, então suas inadequações se acumulam até se tornarem intoleráveis ​​e são silenciosamente abandonados quando algo melhor surge. Esses erros serão descobertos. Sempre há alguém que terá prazer em expô-los. A ciência progride cometendo erros, corrigindo os erros e depois passando para outros assuntos. Se parássemos de cometer erros, o progresso científico pararia.

    O que os cientistas realmente pensam sobre a 'realidade'?

    A noção de que podemos encontrar verdades absolutas e finais é ingênua, mas ainda assim atraente para muitas pessoas, especialmente não cientistas. Se houver quaisquer "verdades" subjacentes da natureza, nossos modelos são, na melhor das hipóteses, apenas aproximações próximas a elas e descrições úteis que "funcionam" ao prever corretamente o comportamento da natureza. Não estamos em posição de responder à pergunta filosófica "Existem verdades absolutas?" Não podemos determinar se existe uma "realidade" subjacente a ser descoberta. E, embora nossas leis e modelos (teorias) se tornem cada vez melhores, não temos motivos para esperar que algum dia sejam perfeitos. Portanto, não temos nenhuma justificativa para a fé absoluta ou crença em qualquer um deles. Eles podem ser substituídos algum dia por algo bastante diferente em conceito. Pelo menos eles serão modificados. Mas isso não tornará os modelos antigos "falsos". Toda essa reserva e qualificação sobre verdade, realidade e crença, não importa. Não é relevante para fazer ciência. Podemos fazer ciência muito bem sem 'responder' a essas perguntas, perguntas que podem não ter nenhuma resposta. A ciência se limita a questões mais finitas para as quais podemos chegar a respostas práticas.

    Além disso, aprendemos que nem todas as perguntas que podemos fazer têm respostas que podemos encontrar. Qualquer questão que seja em princípio ou na prática não testável, não é considerada uma questão científica válida. Gostamos de pensar que os cientistas não perdem tempo com isso, mas parecem surgir em discussões e em livros com bastante frequência. (Muitas pessoas pensam que as perguntas sem resposta são as mais profundas e importantes. Perguntas como "Qual é o significado de tudo isso" ou "O que deu início ao universo?" Eu acho que os cientistas deveriam deixar isso de lado para os filósofos mastigarem. e continue respondendo a perguntas mais acessíveis.)

    Apelo estético de teorias.

    Mas não há razão para que as operações da natureza sejam belas ou atraentes para nós. Não há razão para que as operações da natureza devam ser totalmente compreensíveis para nós. Pode ser que, quando alcançamos uma descrição teórica da natureza ainda mais bem-sucedida, ela se torne confusa, difícil de entender e usar e totalmente desprovida de apelo emocional ou estético. Podemos não ser capazes de conceber alternativas mais satisfatórias.

    Já provamos isso. When quantum mechanics was being developed many physicists in the forefront of developing the theory didn't "like" it, and hoped that someday they'd find a different way to formulate the theory—one more to their liking. A couple of quotes illustrate this:

    Physics is very muddled again at the moment it is much too hard for me anyway, and I wish I were a movie comedian or something like that and had never heard anything about physics! Wolfgang Pauli (1900-1958) Austrian Physicist in the US. (Nobel Prize, 1935). From a letter to R. Kronig, 25 May 1925.

    I do not like it, and I am sorry I ever had anything to do with it. Erwin Schrödinger (1887-1961) Austrian physicist. Nobel Prize, 1933. Speaking of quantum mechanics.

    In spite of great efforts to find a more appealing theory, and ingenious attempts to show that such things as the Heisenberg uncertainty principle were "wrong", the effort to remove the ugliness of quantum mechanics has (so far) failed.

    It seems almost inescapable that as physics becomes more successful and more powerful its theories become farther removed from the intuitive, simple, beautiful theories of earlier centuries. This shouldn't be surprising. As we unravel the mysteries of the universe our first successes are with those accessible to direct sensory experience—phenomena that occur in everyday life and are observable without specialized apparatus, phenomena that have simple enough behavior that we can grasp the explanation and feel we "understand" it. But now we have done all the simple stuff. So we must sweat the details of phenomena that can't be directly sensed, that can only be made to occur in the lab with expensive and sophisticated equipment, and which require us to invent new mathematics to describe what's happening. The fuel that motivates us to continue along these lines is the fact that so often it works remarkably well, resulting in both scientific and technological advances. The practical technological fall-out from science stimulates funding of further research. But inevitably the science upon which the technology of our daily lives operates becomes farther removed from everyday experience and farther from the understanding of non-scientists. Most people live in a world that they understand only in a superficial way. That has been so since the beginning of human history. Yet there was a time, in fairly recent history, that almost anyone could feel that with a bit of effort and study one could learn a lot more about science, and even have a feeling of understanding much of science, and finding it intellectually and emotionally satisfying. That is much harder to do today.

    I think it was Von Neumann who said that if we ever make computers that can think, with the power of the human brain or better, we won't know how they do it. Future scientific advance may be carried out entirely by computers, predicting phenomena of nature better than any previous models and theories had. But the computers by that time will be evolving independently of us, designing and re-designing themselves, learning independently of our programmers, and finding their own algorithms for dealing with nature. These algorithms will be so complex (and probably ugly) that we won't know how they work, and won't be able to re-express them in ways we can comprehend. One bit of evidence to show how this could come about is the recent fuss over the Y2K (year-2000) problem. It's terribly difficult to reconstruct the logic of programs written years ago, for which documentation is fragmentary, and the original programmers retired or deceased. Yet this problem is a small one compared to the problem of debugging a computer program written not by a human, but by a computer that is redesigning itself as it works in order to solve problems that have frustrated the few greatest minds of humanity.

    The symbiotic relation between mathematics and physics.

    In the early history of science, mathematics was considered a "science of measurement", and was supported because of its practical applications in land measurement, commerce, navigation, etc. But those who did math discovered that mathematics was a branch of logic, and certain important results (such as the Pythagorean theorem of right triangles) could be arrived at by purely logical means without recourse to experiment. Slowly there emerged a body of knowledge called "pure" mathematics, theorems that were derived by strictly logical means from a small set of axioms. Euclid's geometry was of this form.

    ". a filosofia nos dá os meios de falar plausivelmente sobre todas as coisas, e de nos tornarmos admirados pelos menos eruditos." & # 151 Rene Descartes

    Today science and mathematics are separate and independent disciplines. The physicist must learn a lot of mathematics, but the mathematician (unless working in an applied field) need not know science. In fact, most pure mathematicians seldom interact with scientists, and have no need to. Likewise, physicists generally are capable of doing mathematics without interaction with mathematicians, and have on a number of occasions, developed new mathematics to solve particularly knotty problems. One theoretical physicist I knew spent a lot of time reading the mathematics literature, saying "Those mathematics are doing some stuff that might be really useful to us. I only wish they spoke our language." His point was that the language with which each discipline speaks of its own field has diverged to the point where special effort must be made to "cross over" into the technical literature of the other field. A similar situation exists today in philosophy, where the language of philosophy of science has become so specialized and technical that most scientists find great difficulty reading it. But as one philosopher put it, "Philosophers of science observe scientists from outside, trying to figure out what they are doing, how they are doing it, and what it all means. In this process we have no need to talk to them. It's like watching a game where you don't know the rules when you come in, but try to figure out the rules by watching what the players do. For philosophers, science is a spectator sport."

    Geometers can define concepts such as "circle", "triangle", "parallel lines". Within pure mathematics, these can be "perfect". The mathematician's parallel lines are strictly and perfectly equidistant from each other, to a perfection unattainable by mundane measurement. All points of a mathematician's circle are perfectly equidistant from its center, but no one could draw such a perfect circle even with the best instruments. The angles of a mathematician's triangle add to exactly 180°. But if you drew a triangle and measured the angles, each would have a finite precision and some experimental error, so the measured angles wouldn't add to exactly 180°, except accidentally.

    By pure mathematics one can prove that the ratio of a circle's circumference to its diameter (called "pi") is approximately p = 3.1415927. but we can also prove that one cannot express it exactly with a finite number of decimal places. It's value is an unending decimal—an irrational number. No measurement of real circles can have such perfect precision, so the value of p cannot be determined by experiment on nature. This example illustrates that mathematics propositions cannot be proven by experiment, only by pure logic. On the other hand, no scientific law or theory can be proven by using only the methods of mathematics.

    Logical deduction, including mathematical logic, is the language with which we frame our theories of physics. Mathematics is capable of far greater power and precision than mere words. In fact, it is the language in which may physicists do their creative thinking. It is also the tool we use to test our theories against the final (and unforgiving) arbiter of experiment and measurement. But mathematics is not a royal road to scientific truth.


    Principle of Programmable Logic Controller:

    Programmable Logic Controllers are used for continuously monitoring the input values from sensors and produces the outputs for the operation of actuators based on the program. Every PLC system comprises these three modules:

    A CPU module consists of central processor and its memory. The processor is responsible for performing all the necessary computations and processing of data by accepting the inputs and producing the appropriate outputs.

    Power Supply Module:

    This module supplies the required power to the whole system by converting the available AC power to DC power required for the CPU and I/O modules. The 5V DC output drives the computer circuitry.

    The input and out modules of the programmable logic controller are used to connect the sensors and actuators to the system to sense the various parameters such as temperature, pressure and flow, etc. These I/O modules are of two types: digital or analog.

    Communication Interface Modules:

    These are intelligent I/O modules which transfers the information between a CPU and communication network. These communication modules are used for communicating with other PLC’s and computers, which are placed at remote place or far-off locate.

    The program in the CPU of programmable logic controller consists of operating system and user programs. The purpose of the operating system with CPU is to deal with the tasks and operations of the PLC such as starting and stopping operations, storage area and communication management, etc. A user program is used by the user for finishing and controlling the tasks in automation.

    The Principle of operation of the PLC can be understood with the cyclic scanning also called as scan cycle, which is given in the below figure.

    A typical PLC scans cycle includes of the following steps:

    • The operating system starts cycling and monitoring of time.
    • The CPU starts reading the data from the input module and checks the status of all the inputs.
    • The CPU starts executing the user or application program written in relay-ladder logic or any other PLC-programming language.
    • Next, the CPU performs all the internal diagnosis and communication tasks.
    • According to the program results, it writes the data into the output module so that all outputs are updated.
    • This process continues as long as the PLC is in run mode.

    To get an idea about the PLC operation,consider the simple mixer process control as shown in the figure below.

    Simple Mixer Process Control

    In the above figure, the set up has a mixer motor to stir liquid automatically in the container whenever the temperature and pressure reaches the preset values. In addition, a separate manual push button station is used for the operation of the motor.The process is monitored with a pressure-sensor switch and temperature-sensor switch. These switches close their respective contacts when conditions reach their preset values.

    The input field devices like pressure switch, temperature switch and manual push buttons are hardwired to an appropriate input module, and the output device like motor-starter coil is hardwired to an appropriate output module of the PLC. Based on the program done in the PLC, the system continuously scans all the input preset values and correspondingly updates the outputs, i.e., when both the pressure and temperature switches get energized or the push button gets energized, the PLC automatically energizes the motor-starter coil so that a stirring action takes place.

    Applications of Programmable Logic Controller (PLC)

    The PLC can be used in industrial departments of all the developed countries in industries like chemical industry, automobile industry, steel industry and electricity industry. Based on the development of all these technologies, functionality and application, the scope of the PLC increases dramatically.

    1. Application of PLC in Glass Industry

    From the year 1980 the Programmable-logic controllers are in use in the glass industry, and they are assembled bit by bit. PLCs are used mainly in every procedure and workshop for controlling the material ratio, processing of flat glasses, etc.

    With the development of PLC and increasing demand in the real world, the control mode of the programmable-logic controller with an intelligent device is applied in the glass industry. In making of a float glass, PLC itself cannot finish some controlling tasks because of the complexity of the control system and processing of huge data. For the production of glass, we make use of bus technology to construct the control mode of a PLC with a distributed-control system. This control system deals with analog controlling and data recording the PLC is also used for digital quality control and position control.

    This type of control mode is a big advantage for PLC and DCS for improving reliability and flexibility of the control system.

    2. Applications of PLC in Cement Industry

    Along with the best-quality raw materials, the accurate data regarding process variables, especially during mixing processes within the kiln, ensures that the output provided should be of the best possible quality. Nowadays a DCS with bus technology is used in the production and management industry. By using this existing DCS control system, the PLC is in user mode of SCADA. This mode comprises PLC and configuration software. This SCADA mode comprises the PLC and host computer. The host computer consists of slave and master station. The PLC is used for controlling the ball milling, shaft kiln and Kiln of coal.

    To know more about these programmable-logic controllers’ function, you can go through the following project, which is given as a practical example used mostly for industrial automation .

    Thus, this article has covered the principle of operation of programmable logic devices or controller and its applications in various industries like glass industry, steel industry and cement industry. For any help regarding this topic, please contact us by commenting in the comment section given below.


    System Requirements of Apple Logic Pro 9.1.8 for Mac OS X

    Before you download Apple Logic Pro 9.1.8 for Mac free, make sure your Apple Mac OS X meets below minimum system requirements on Macintosh.

    • Operating System: Mac OS X 10.6.8 or later.
    • Machine: Apple Macbook
    • Memory (RAM): 1 GB of free space required.
    • Hard Disk Space: 600 MB of free space required.
    • Processor: Intel Dual Core processor or later.


    Assista o vídeo: INTERRUPTOR E TOMADA WIRELESS SONOFF ACIONAMENTO REMOTO APLICAÇÕES PARTE 2 (Outubro 2021).

    Scientists are explorers. Philosophers are tourists. —Richard Feynman