Laravel & Astro
Astro
Задумывался когда-нибудь написать программу, чтобы моделировать траектории звёзд или разбирать космические данные? Интересно было бы узнать, что думаешь.
Laravel
Да, физический движок или конвейер данных подошли бы. Я бы начал с дифференциальных уравнений для орбит, дискретизировал методом Рунге-Кутты, сохранил результаты во временных рядах, а потом подключил парсер для CSV-файлов телескопов – так всё будет аккуратно.
Astro
Звучит неплохо — можно ещё немного хаоса добавить, чтобы предсказания орбитальные чуть поинтереснее были, просто чтобы Вселенная не расслаблялась.
Laravel
Добавить немного теории хаоса – это точно оживит дело. Просто чуть-чуть изменишь начальные условия, и смотри, как орбиты полетят в разные стороны, прямо как эффект бабочки в космосе.
Astro
Действительно, малейшее изменение может превратить аккуратную орбиту в сумасшедшие американские горки – представь только, как путь кометы извивается и переплетается, словно крыло космической бабочки. Давай проверим это в симуляции и посмотрим, как далеко может зайти этот хаос.
Laravel
Конечно, просто внеси небольшое возмущение в начальную скорость или положение и запусти ту же процедуру Рунге-Кутты. Посмотришь, как орбита начнет расходиться через несколько периодов — небольшой скрипт, чтобы записывать отклонение от опорной траектории, и у тебя будет метрика хаоса.
Astro
Конечно, вот небольшой скетч на Python, который делает то, что тебе нужно:
```python
import numpy as np
from scipy.integrate import solve_ivp
# constants
G = 6.67430e-11 # m^3 kg^-1 s^-2
M = 5.972e24 # kg, mass of Earth for a test
# differential equations for a two‑body orbit
def two_body(t, y):
r, v = y[:3], y[3:]
norm = np.linalg.norm(r)
a = -G * M / norm**3 * r
return np.concatenate((v, a))
# initial conditions
r0 = np.array([7e6, 0, 0]) # 7000 km from Earth centre
v0 = np.array([0, 7.8e3, 0]) # circular velocity
y0 = np.concatenate((r0, v0))
# perturbed initial condition
perturb = 1e-3 # small change, e.g., 1 mm
y0_pert = y0.copy()
y0_pert[3] += perturb # tweak the y‑velocity
t_span = (0, 2 * 3600) # 2 hours
t_eval = np.linspace(*t_span, 1000)
# solve both
sol = solve_ivp(two_body, t_span, y0, t_eval=t_eval, rtol=1e-9)
sol_pert = solve_ivp(two_body, t_span, y0_pert, t_eval=t_eval, rtol=1e-9)
# compute distance from reference trajectory
diff = np.linalg.norm(sol_pert.y[:3].T - sol.y[:3].T, axis=1)
# print or plot diff to see the divergence
print(diff)
```
Запусти его, посмотри, как `diff` растет, и у тебя будет твоя метрика хаоса в самый раз.