Как сделать развал схождения своими руками?

Как сделать развал схождения своими руками?

Что такое развал схождение колес автомобиля картинка

Регулировка развал схождения, это обязательная процедура для всех владельцев личных транспортных средств. Одни водители пользуются платными услугами СТО, а другие без особых сложностей настраивают углы установки колес в собственном гараже.

Что такое развал схождения?

Развал – это угол отклонения оси колеса от вертикального положения.
Развал бывает положительным, когда верх колеса отклонен наружу от центра автомобиля, и отрицательный когда верх направлен в сторону к центру авто.

Данный угол нужен для снижения передачи на рулевое управление колебательных движений колеса при движении по неровностям. Также в задачу данного угла входит обеспечение как можно большего пятна контакта протектора ската с поверхностью трассы. Наличие данного угла еще влияет на устойчивость авто при прохождении поворотов.
На авто, у которых не используется подвеска МакФерсона, развал имеет небольшое положительное значение, то есть верх колес отклонен от центра авто.

Схождение колес
Перейдем к углу установки колеса, который называется «схождение». Это угол, устанавливается между плоскостью колеса и продольной осью самого авто и нужен для снижения увода авто.

Кастер
Кастер – это угол продольного отклонения стойки подвески от перпендикулярного ее положения относительно поверхности дороги.
Данный угол обеспечивает дополнительную стабилизацию колес в условиях их прямолинейного движения. Также он обеспечивает самостоятельное выравнивание положения колес во время езды, обеспечивая прямолинейность движения. Данный угол должен иметь одинаковое значение на обеих стойках, иначе разность данных углов может приводить к сносу авто в одну из сторон.

Чтобы отрегулировать углы, понадобится набор ключей, специальная измерительная линейка, мелок для обозначений или маркер, шнур с грузиком, линейка обычная.
При регулировке развала схождения своими руками первым производится замер развала колес.
Данный угол хоть и измеряется в градусах, но его можно перевести в миллиметровое значение.
Последовательность действий для вычисления развала следующая:
Авто ставится на ровную поверхность. Желательно выполнять проверку в гараже с имеющееся в нем смотровой ямой. При этом должно иметься пространство для перемещения авто, которое нужно будет при замерах.
После установки авто на площадку, нужно выставить колеса, чтобы они «смотрели» ровно.

Далее берется шнур с грузиком. Его нужно приложить к крылу авто так, чтобы шнур имел строго параллельное положение относительно нанесенных меток. Для удобства шнур можно приклеить к крылу скотчем.
Обычной линейкой с миллиметровыми делениями замеряется расстояние от колеса к шнуру в верхней и нижней части. Чтобы не было погрешности, данное расстояние измеряется не от шины, а от обода колеса.

После автомобиль нужно прокатить вперед, чтобы нанесенные метки повернулись на 90 градусов. На колесо снова вверху и внизу параллельно шнуру наносится еще две метки и снова замеряется расстояние между шнуром и ободом в верхней и нижней его частях.

Затем еще раз авто прокатывается, но теперь уже так, чтобы колеса провернулись на 180 град. То есть, последние две метки должны поменяться местоположением.
Верхняя переместится вниз, а нижняя – вверх и снова производятся замеры.

После этого кронштейн стойки соединяется с кулаком и колесо авто ставится на место. После регулировки нужно будет еще раз провести замеры, чтобы убедиться в правильности регулировки.

Проверка и регулировке второго угла схождения.
Последовательность проверки и регулировки данного угла такова:
Авто становится на площадку, колеса выравниваются.
С внутренней стороны колес в передней части наносятся две метки, наносить их нужно ближе к ободу.
Телескопическую линейку для замера схождения подготавливают, создав у нее предварительный натяг. Концы линейки нужно упереть в имеющиеся метки. Подвижную шкалу линейки нужно переместить так, чтобы отметка «0» совпала с неподвижным указателем.

После установки линейки авто нужно прокатить вперед, так чтобы линейка оказалась в задней части колеса.
Важно при прокатывании проследить, чтобы линейка ни обо что не зацепилась.

Далее нужно посмотреть, имеется ли отклонение на шкале и насколько. У переднеприводных авто значение схождения должно составлять «0/+-1».
Если показания линейки такие, то регулировки не нужна.

Развал схождение и износ резины

Маркировка автомобильных шин. Таблица индексов нагрузки и скорости.

Развал схождение 2110 — фото, описание на VAZ-2110.net

сход-развал регулировки колес Вашего Авто.

отрицательный развал)).

BMW E38 Club — Развал передних колес!

Лада 2110 самая Любимая..

Замена опорного подшипника ВАЗ 2110 своим руками (без сход-развала) .

Переобулся + сход развал, продам штампы ВАЗ 4*98.

Весенний сход-развал.

регулировка угла развала и схождения.

Лада 2110 самая Любимая..

Сегодня заехал в сервис, дабы сделали мне сход развал.

У многих современных автомобилей имеется отрицательный развал колес задней …

Развал-схождение.

Сегодня наконец-то съездил на развал.)

Замена передних амортизаторов в машине Ваз 2110.

Развал-схождение.

После замены всех стоек необходимо было сделать развал схождение .Тачку вел…

Реклама и сотрудничество. еще один элемент для управляемости, проставка &qu…

Схождение колес автомобиля.

Углы передней подвески ЛАДА(ВАЗ) 2110, 2111, 2112.

Сегодня наконец-то съездил на развал.)

Сход-развал своими руками.

Лада 2110 кварц.

еще один элемент для управляемости, проставка «развал-схождения» …

Сегодня наконец-то съездил на развал.)

Лада 2110 триумф.

…как заменили всю переднюю подвеску и тормоза, оставалось дело за малым -…

Развал-схождение.

Lada 2110. замена передних стоек, и Развал-схождение.

Сделал регулировку развал-схождение.

Впрочем, развал схождение своими руками ВАЗ 2110 вполне обычная процедура

Чувствуется разница после развала.

Развал схождение 2110 своими руками фото.

Lada 2110 Ниагара 383.

Для проведения сход-развала автомобиль необходимо поставить на эстакаду или…

Развал-схождение.

Развал схождение Ваз-2110.

На примере 2110.

Лада 2110 1.6 16V Silver Arrow.

Развал-Схождение — Техцентр «СОЗВЕЗДИЕ»

При использовании современной технологии срок на проверку колес совращается. Клиенты экономят много времени!

    Диагностика нового поколения позволяет правильно проверить автомобиль, определить даже малейшее отклонение от нормы.

За счет повышенной надежности риск ошибки при проведении проверки сводится к нулю.

Ведущие специалисты от компания ООО ТЕХНИЧЕСКИЙ ЦЕНТР «СОЗВЕЗДИЕ» настоятельно рекомендуют постоянно следить за состоянием транспортного средства. Это безопасность движения и качество жизни!

Внимательный автолюбитель может самостоятельно визуально определить, что автомобиль нуждается в настройке и регулировке схода-развала, по неравномерному износу шин. Качество езды и безопасность существенно снижается при неравномерном износе покрышек. Даже на ровных участках дорог автомобиль будет уводить в сторону.

При первых проблемах обращайтесь в наш специализированные автосервис ООО ТЕХНИЧЕСКИЙ ЦЕНТР «СОЗВЕЗДИЕ» в СПБ. Опытные мастера рекомендую проводить регулировку развал-схождение каждые 20 тыс. пробега и чаще в ряде случаев

1. При сезонной смене резины
2. При покупке новых покрышек
3. При приобретении нового транспортного средства
4. При ремонте ходовой части
5. При сильном ударе по колесам
6. При настройке подвески или регулировке стоек
7. При первых сложностях или отклонениях во время управления

Для каждого клиента компании ООО ТЕХНИЧЕСКИЙ ЦЕНТР «СОЗВЕЗДИЕ» доступны качественные услуги по ремонту и диагностике японского авто в СПБ. Работы будут выполнены быстро и эффективно. Регулировка развала-схождения выполняется с помощью современного оборудования.

• Обязательная калибровка
• Плановое обновление
• Квалифицированные специалисты

В нашем автосервисе одно из лучших 3D сход-развал в СПб и ЛО. Дружная команда профессионалов с радостью окажет услуги, связанные с регулировкой и установкой схода-развала на автомобилях брендов SUBARU, NISSAN И MITSUBISH. Наши опытные мастера знают все о ремонте японских автомобилей. Смело беремся за сложную и срочную работу. Оказываем комплексные услуги по ремонту, диагностике и техническому обслуживанию транспортных средств. Опытные специалисты нашей компании постоянно повышают свой профессиональный уровень на международных семинарах и тренингах, исследуя инновационные технологии и подходы, используемые ведущими мировыми компаниями.

Мы с удовольствием решим любую вашу автомобильную проблем с SUBARU, NISSAN И MITSUBISHI.

ОФОРМЛЕНИЕ ЗАЯВКИ НА РАБОТЫ ПО РЕГУЛИРОВКИ УГЛОВ РАЗВАЛА-СХОЖДЕНИЯ

Сход-развал на 3D-стенде в Екатеринбурге по низкой цене

Автосервис «АвтоКонтинент Плюс» предлагает автовладельцам из Екатеринбурга услуги 3D сход-развала по привлекательным ценам. Работы выполняем на специальных стендах, которые предназначен для точной регулировки развала схождения колес. У нас можно сделать сход развал на любую марку автомобиля импортного или отечественного производства.

Современная технология 3d

Для точной проверки углов наклона авто загоняется на специальный стенд. На колесные диски устанавливаются мишени, с которых видеокамеры считывают исходные технические параметры. Чтобы правильно сделать развал схождение, используется специализированное программное обеспечение, обрабатывающее и анализирующее полученные результаты. Информация выводится на экран монитора в виде трехмерной модели развал-схождения колес. Данные сопоставляются с заводскими параметрами, рекомендованными производителем для определенной марки и модели автомобиля.

Достоинства технологии 3D-развала схождения в Екатеринбурге:

• повышенная точность результатов автодиагностики;
• применяется оборудование, устойчивое к электромагнитным помехам;
• на достоверность результатов не влияют неровности площадки с транспортным средством;
• за умеренную цену можно сделать развал схождение, включая восстановление угла наклона колес, а также получение информации о состоянии ходовой части, скрытых недостатках и изменениях геометрии кузова.

Как часто нужно обращаться на СТО?

Посещать автосервис необходимо после каждой замены резины и деталей передней подвески. Такую запланированную диагностику также необходимо проводить через 10000-20000 пробега или раз в полгода. Цена 3D развал-схождения полностью компенсируется точностью результатов и безопасностью отремонтированного автомобиля. Поэтому ждем вас на регулировку сход-развала по нашим специальным ценам в период смены шин к летнему или зимнему сезону.

Перечень причин незапланированной диагностики авто:

• из-за дорожно-транспортного происшествия, чтобы проверить безопасность и исправность систем;
• после замятия дисков, вследствие поездок по бездорожью либо ухабистому дорожному покрытию;
• при проведении ремонтных работ, включая замену сайлентблоков, редуктора, стоек, рулевых тяг, других деталей, которые влияют на управление ТС;
• рулевое колесо не возвращается в исходное положение по окончанию совершения маневра;
• разнится радиус поворота при вращении руля влево или вправо;
• были установлены проставки для увеличения высоты посадки автомобиля;
• транспортное средство уводит вправо или влево при езде по прямолинейной траектории;
• во время прохождения планового технического осмотра.

Непривычное изменение поведения автотранспорта, которое создает неудобства или трудности при управлении − обоснованный повод заехать в нашу автомастерскую на диагностику. Своевременное посещение СТО для регулировки сход-развала на 3D-стенде по привлекательной цене положительно скажется на равномерности износа покрышек, повысит управляемость и устойчивость на загородной трассе, а также маневренность на городских улицах.

Цена развала-схождения в Екатеринбурге

Стоимость рассчитывается с учетом двух решающих факторов:

• модельного ряда конкретной марки автомобиля;
• необходимости в дополнительных диагностических процедурах.

В нашем автосервисе автовладельцы из Екатеринбурга могут сделать развал схождение по низкой цене. Для выполнения автодиагностики оставьте заявку на сайте, позвоните нам по телефону. Подберем удобное для вас время.

Дополнительные услуги СТО «АвтоКонтинент Плюс»:

• срочный или сезонный шиномонтаж;
• капитальный ремонт моторного отсека;
• обслуживание, замена расходных материалов.

Развал-схождение /  Шиномонтаж, развал-схождение на В. О.

Когда говорят развал-схождение (или сход-развал) имеют ввиду регулировку углов положения колес. Попробуем разобраться в том, что именно регулируют, какие именно углы и зачем это нужно?

Если дословно переводить с английского то сход-развал – это выравнивание колес (wheel aligments).

Для чего нужен сход-развал?

Почему необходимо минимум раз в год проходить развал-схождение?

1. Безопасность вождения

В первую очередь положение колес влияет на управляемость автомобилем. Если автомобиль едет ровно и адекватно реагирует на действия водителя – это залог безопасного управления транспортным средством.
Это Ваша жизнь и здоровье, а также жизнь и здоровье других участников дорожного движения.

2. Уменьшение износа шин

Неправильное положение (углов развала, схождения, кастера и угла упора) колес является основной причиной преждевременного износа шин. Правильно выполненная регулировка углов развала-схождения может существено увеличить срок службы шин.

3. Предотвращение серьезных поломок

Развал-схождение – это проверка и регулировка систем подвески, которые позволяют вовремя обнаружить опасные повреждения и изношенность деталей, прежде чем это приведет к серьезным проблемам.

4. Улучшение управляемости

Замечали ли Вы, что машину все время тянет в одну сторону? Ощущали постороннюю вибрацию рулевого колеса? Приходится все время подруливать, чтобы автомобиль ехал прямо? Развал-схождение может устранить многие подобные недостатки управления машиной. Когда все компоненты системы подвески отрегулированы должным образом, автомобиль хорошо ведет себя на дороге и ощутимо повышается плавность хода.

5. Экономия топлива

Неправильное положение колес может приводить к появлению дополнительного сопротивления во время движения автомобиля. Правильно выполненный сход-развал приводит к тому, что все 4 колеса стоят параллельно, а это сводит к минимуму сопротивление качению. Расход топлива на трассе снижается.

Развал-схождение. Основной принцип

В двух словах, развал-схождение состоит из настройки углов установки колес, таким образом, чтобы они были перпендикулярны земле и параллельны друг другу.
Целью этих корректировок является увеличение сроков службы шин и автомобиля, сохранение правильной траектории движения автомобиля на дороге при движении по прямой и при выполнении маневров. В ходе выполнения развала-схождения выполняют проверку и регулировку четырех углов положения колес: кастер (caster), развал (camber), схождение (toe) и положение оси (угол упора) (thrust). Рассмотрим каждый элемент в отдельности.

Кастер (Caster)

Caster

Кастер – угол наклона между вертикалью и осью рулевой колонки. Обратный наклон считается положительным (+), а наклон вперед отрицательным (-). Кастер влияет на рулевое управление, и практически не влияет на износ шин. По умолчанию значение кастера должно быть положительным и задается заводом-изготовителем.

Если кастер (угол наклона рулевой оси) меньше заданного, то это приводит к слишком чувтвительной реакции на движение рулем на большой скорости, а также снижается самовыравнивание руля при выходе из поворота. Если одно из колес имеет больший наклон, чем другое, то это колесо будет тянуть к центру автомобиля, что может привести к заносу автомобиля или заклиниванию колеса.

Развал (Camber)

Camber

Развал – это угол наклона колес от вертикали, если смотреть на переднюю часть автомобиля. Когда верхняя часть колеса отклонена наружу, развал положительный (+). Когда колесо наклонено внутрь в верхней части, развал отрицательный (-). Степень наклона измеряется в градусах от вертикали.

Отклонение от вертикали влияет на траекторию движения и износ шин. Положительный развал приводит к преждевременному износу на внешней стороне шины, отрицательный – к износу внутренней стороны шины. Даже незначительное отклонение от вертикали может привести к чрезмерному износу деталей подвески. Неравномерный развал на левой и правой стороне приводит к тому, что автомобиль начинает тащить в ту сторону, где угол развала больше.

Схождение (Toe)

Toe

Схождение (или сход) – является мерой того, насколько колеса повернуты относительно прямого положения. Когда колеса повернуты внутрь, сход положительный (+), когда колеса развернуты наружу – схождение отрицательное (-).
Цель регулировки схождения – сделать так, чтобы колеса катились параллельно. Регулировка схождения также служит для того, чтобы компенсировать небольшие отклонения положения элементов подвески, которые происходят, когда автомобиль катится вперед. Другими словами, по умолчанию, когда автомобиль стоит на месте колеса установлены с небольшим схождением внутрь (Toe-in), а когда автомобиль начинает двигаться – колеса выравниваются и становятся параллельно. Неправильная регулировка схождения вызывает преждевременный износ шин и нестабильность рулевого управления.

Положение задней оси (Thrust Angle)

Thrust Angle

Суть регулировки положения задней оси (угол тяги) – поставить все 4 колеса параллельно друг другу. (См. рисунок). Если линия перпендикулярная задней оси отклонена от линии соединяющей середины передней и задней оси, то:
В случае с нерегулируемой задней подвеской – это говорит о том, что скорее всего автомобиль битый или настолько деформирован, что может потребоваться капитальный ремонт с заменой задней оси.
В случае с независимой задней подвеской – отклонение положения задней оси может быть отрегулировано путем выставления правильных углов схождения для задних и передних колес.

Развал-схождение. Нормативные значения

Заводы-изготовители задают «предпочтительные» углы развала-схождения для каждой модели автомобилей. Производитель также указывает приемлемые “минимумы” и “максимумы” углов схода-развала.

Вывод

Развал-схождение является одним из ключевых факторов грамотной эксплуатации автомобиля, поддержания оптимального состояния элементов подвески, минимизации износа, правильного баланса и эффективной производительности шин. Сход-развал следует рассматривать как обычное, регулярное, профилактическое обслуживание. Кроме того, развал-схождение обеспечит безопасное, предсказуемое управление транспортным средством, а также мягкость и комфорт во время поездок на Вашем автомобиле.

В значительной степени это перевод с английского статьи Tire Tech: WHEEL ALIGNMENT 
Отдельное спасибо за картинки.
Thanks Town Fair Tire  

г. Санкт-Петербург, В.О., пер. Декабристов, д.20

Тел.: (812) 350-33-02, (951) 660-87-92

См. прайс на шиномонтаж, развал-схождение, сезонное хранение шин и цены на новые шины:

Реставрация, автотехцентр в Красноярске — отзыв и оценка — Флампер

Всем доброго дня !

Давно хотел написать свой опыт связанный с данным автосервисом, а именно с оказываемой данным сервисом услугой Развал/Схождение.

В сентябре 2016 года мне предстояла достаточно длительная поездка на личном автомобиле и соответственно в августе месяце я плотно занялся подготовкой авто к данному мероприятию. Заехал в…

Показать целиком

Всем доброго дня !

Давно хотел написать свой опыт связанный с данным автосервисом, а именно с оказываемой данным сервисом услугой Развал/Схождение.

В сентябре 2016 года мне предстояла достаточно длительная поездка на личном автомобиле и соответственно в августе месяце я плотно занялся подготовкой авто к данному мероприятию. Заехал в «Реставрацию», сделал диагностику подвеске на вибростенде, после чего заменил необходимые элементы подвески которые в результате диагностики были выявлены. Естественно следующим этапом подготовки авто был Развал/Схождение. Про данный автосервис, по Развал/Схождение, от своих товарищей, причем у которых достаточно редкие японские авто, с очень сложной подвеской слышал только хорошие отзывы, конечно поехал в «Реставрацию». Приехал в назначенное время, мастер забрал автомобиль, причем уехал так быстро, что я даже не понял в каком направлении он это сделал, спрашиваю у сотрудников «Реставрации» которые занимаются диагностикой подвески, куда их коллега отправился на моём автомобиле, на что они спокойно мне говорят — в другой бокс, до которого мне пешком идти не вариант, учитывая что шел дождь ( вы там ни чего не попутали ?), хорошо, ожидаю автомобиль. В зал ожидания заходит мастер, сообщает мне о том, что всё сделал, и спереди и сзади всё отрегулировал, всё отлично. Я со спокойной душой забираю автомобиль, уезжаю, по ощущениям всё нормально. По приезду в точку «В» своего путешествия, при замене масла в ДВС замечаю, что передние покрышки по внутреннему радиусу съедены до корда, задние от внутреннего края к середине превратились в слики, естественно нахожу через знакомых автосервис с Развал/Схождением, загоняю, после осмотра мастер с вопросом — «Говоришь и зад и перед делали ?» приглашает меня спуститься в смотровую яму, после чего показывает закисшие эксцентрики задней балки, которые мы не смогли просто напросто открутить даже. Пришлось на заказ ждать эксцентрики и просто потом с помощью трубы и какой-то матери срывали старые, один из ни них сломался, второй открутился. На этом история конечно не заканчивается, я возмущенный в связи с тем, что попал на резину, попал на эксцентрики и просто напросто меня на**ал мастер из «Реставрации», решил по приезду заехать в гости.

Приехал в Красноярск, звоню в «Реставрацию», общаюсь с девушкой с ресепшна, объясняю её ситуацию, она записывает мои контакты, после чего со мной связывается руководитель данного автосервиса, если мне не изменяет память, Игорь. Договариваемся о встрече, приезжаю, привожу с собой распечатки, которые у меня остались после развала «Реставрации» и после нормального развала. Руководитель автосервиса это всё изучает, после чего выносит свой вердикт, что отличия по показаниям (или как там это называется) Развал/Схождения не значительны и скорее всего резина пришла в негодность из-за пройденного расстояния в 5 000 км и в связи с тем, что резина была не новая. Собственно на этом общение и закончилось, что то доказывать, у меня не было ни какого желания.

Что касается данных по которым «реставрация» мне сделала развал/схождения, они были от модели с другой подвеской. Ваш мастер там когда делает развал/схождение он вообще внимание на картинки обращает (они там цветные такие, на них показана в том числе и подвеска) ? У вас же там современное оборудование наверное или вы как раньше, — «поставьте руль ровно» ? Тем более у вашего же мастера стаж уже более 10 лет, как заявил мне ваш руководитель.

По поводу не новой резины и пройденного расстояния. К вашему сведению, при нормальной, повседневной эксплуатации, покрышки проезжают 30 — 35 т.км., но ни как ни 5 и даже не 10.

Вот такой Развал/Схождение мне сделала «Реставрация». Приеду ли я ещё сюда ? Это вряд ли. Клиентам же данного автосервиса советую присутствовать при ремонте автомобиля и смотреть как и что делается, а не сидеть на мягком диване перед аквариумом и полагаться на мастера со стажем более 10 лет.

Сделать развал-схождение 3d в Екатеринбурге

Одной из важных регулировок в ходовой части автомобиля является развал схождение колес. Правильные углы обеспечивают легкое управление транспортным средством и равномерный износ шин. Однако со временем в подвеске и рулевом механизме выходят из строя детали, а после замены водители обнаруживают неприятные изменения в поведении автомобиля при движении. Затягивать с ремонтом нельзя, сход развал необходимо сразу же регулировать. В противном случае ускорится износ протектора шин, повысится расход топлива, машину может уводить в сторону, создавая опасность на дороге.

Изменение происходит из-за просадки и износа упругих элементов подвески: пружин рессор и сайлентблоков. В процессе эксплуатации автомобиля из-за трения увеличиваются зазоры в шарнирных соединениях подвески, которые, складываясь между собой, дают ощутимые изменения в углах установки колес. Плюс естественное старение кузова (для автомобилей с несущим кузовом), из-за того, что он испытывает в процессе эксплуатации постоянные изгибающие моменты, что приводит к постепенному изменению его «геометрии» и в свою очередь — к изменению сход-развала колес.

Цена

Когда следует делать

Часто автомобилисты не чувствуют изменений в управлении авто, поэтому игнорируют проведение такой регулировки, как сход развал авто.

Автомобильные эксперты рекомендуют посещать СТО в следующих случаях:

• произведена замена рулевых наконечников или тяг;
• выполнялся демонтаж или ремонт рулевой рейки;
• менялись шаровые опоры;
• установлены новые рычаги в подвеске;
• производилась замена пружин, амортизаторов или сайлентблоков.

Существует ряд причин для внеплановой проверки схода развала  Ford.

• Протектор стал изнашиваться неравномерно.
• Рулевое колесо стоит неровно при движении авто на прямолинейном участке дороги.
• Автомобиль уводит в сторону, или он рыскает по сторонам.
• Машина запоздало реагирует на повороты руля.
• Во время торможения авто пытается развернуться или уйти в сторону.
• Произошел жесткий наезд на препятствие. Он может сопровождаться деформацией дисков или пробоем подвески. 

Признаки, что необходимо провести регулировку углов установки колес:

а) Неравномерный износ протектора шин
б) Появился увод или руль изменил свое положение при движении по прямой
в) Автомобиль плохо держит дорогу (рыскает)
г) Автомобиль «тупой» в управлении (реакции на движения рулем запоздалые, тугой руль)
д) При торможении автомобиль тянет в сторону или стремится развернуться на скользкой дороге (при отсутствии неисправности тормозной системы)
е) При жестком наезде на препятствия, сопровождавшимися погнутостью дисков, пробоем подвески до упоров (даже если не присутствует явных признаков перечисленных выше, нужно хотя бы провериться) — то вам необходимо проверить угол установки колес.

Заменить шины или поменять моторное масло для своей любимой машины сможет каждый водитель в собственном гараже, но справиться с регулированием подвески с домашним набором инструментов невозможно. Безопаснее для автомобиля и водителя сразу заказать 3D развал схождение в Екатеринбурге в сервисе «Форд96», который обслуживает транспорт любой модификации и не только бренда «Форд».

Преимущества технологии 3d развала-схождения

Команда «Форд96» приглашает всех владельцев всех автомобилей сделать сход развал 3d в автосервисе на высокоточном оборудовании: система «Техно Вектор 7» обеспечивает максимальный машинный обзор, позволяет правильно и точно установить углы всех колесных осей. полностью оправдывает полученные выгоды:

1. Обслуживание любых авто
2. Технология 3d повышает точность и скорость регулировки углов установки колес
3. Цена сход-развала на 3d стенде ниже за счет экономии времени специалиста. Она занимает 20-30 минут
4. Гарантия на все виды работ 2 месяца

Планируете регулировку колес? «Форд96» – лидер рейтинга сервисов по обслуживанию автомобилей марки «Форд». Закажите диагностику углов схождения или приезжайте сразу на регулировку колесных осей в удобное время.

Где сделать развал схождения в Екатеринбурге?

Конечно, в автосервисе «Форд96.рф»! Для проведения регулировочных работ у нас имеется все необходимое:

• Чтобы правильно и точно выставить углы колес, у нас есть самое современное оборудование. ЗD стенд «Техно Вектор 7» является новейшей «широкоугольной» системой машинного зрения.
• Квалифицированный персонал прошел обучение, что позволяет безошибочно делать регулировку.
• Все работы выполняются быстро, качественно и по доступным ценам.
• Работаем не только с легковым, но и с малотоннажным грузовым транспортом

Связаться с нами по Whatsapp: 8 (999) 559-69-10

Автотехсервис Черепанова 23

Адрес:  620034, г. Екатеринбург, ул. Черепанова, д. 23

Телефон: + 7 (343) 247-82-23

Часы работы: пн-вс с 9.00 — 21.00

Карта проезда к автосервису «Форд96» на Черепанова

Автотехсервис 8 Марта 204

Адрес:  620130, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта, д. 204

Телефон: + 7 (343) 247-82-23

Часы работы: пн-вс с 9.00 — 21.00

Карта проезда к автосервису «Форд96» на 8 Марта

Крупный коллапс легкого | Справочная статья по радиологии

Долевой коллапс относится к коллапсу всей доли легкого. Таким образом, это подтип ателектаза (коллапс не является полностью синонимом ателектаза, который является более общим термином для «неполного расширения»). Отдельные доли легкого могут разрушиться из-за закупорки питающего бронха.

Патология

Чаще всего коллапс большей части или всей доли является вторичным по отношению к бронхиальной обструкции, вызывающей резорбтивный ателектаз.

Этиология

• люминальный
• панно
• внешнее
  • сжатие соседней массой

Рентгенологические элементы

Есть несколько классических правил, которым следует обрушение долей ⁹ :

• изгиб или смещение трещины / трещин в сторону схлопывающейся доли
• требуется значительная потеря объема, чтобы вызвать помутнение воздушного пространства
• сжатая доля треугольной или пирамидальной формы с вершиной, направленной к воротам
• Коллапс легкого периферически поддерживает контакт с реберной париетальной плеврой, за исключением:

Несколько факторов могут повлиять на типичное появление долевого коллапса, включая ранее существовавшее заболевание легких, степень потери объема, сопутствующую консолидацию, плевральный выпот или наличие пневмоторакса.

Обычная рентгенограмма

Как правило, наблюдается помутнение воздушного пространства в легких, но внешний вид на рентгенограмме грудной клетки варьируется в зависимости от пораженной доли и обсуждается отдельно:

Некоторые особенности, однако, являются общими маркерами потери объема и полезны при обращая внимание на коллапс, а также позволяя отличить долю от помутнения без коллапса (например, консолидации, например, крупозной пневмонии). К таким признакам относятся ^5,9 :

• прямые признаки
  • смещение трещин
  • скученность легочных сосудов
• косвенные признаки
  • возвышение ипсилатеральной гемидиафрагмы
  • скученность ипсилатеральных ребер
  • Смещение средостения в сторону ателектаза
  • Компенсаторная гиперинфляция нормальных долей
  • смещение корня в сторону обвала
  • смещение признака гранулемы

CT

Долевой коллапс обычно тривиально легко идентифицировать на КТ, но определить причину не всегда легко, так как коллапс легкого может затруднить идентификацию препятствующего поражения.Плотность спавшейся доли высока после введения контрастного вещества.

исследований, финансируемых НАСА: индустриальная цивилизация движется к «необратимому краху»? | Окружающая среда

Новое исследование, частично спонсируемое Центром космических полетов имени Годдарда НАСА, выявило перспективу того, что глобальная промышленная цивилизация может рухнуть в ближайшие десятилетия из-за неустойчивой эксплуатации ресурсов и все более неравномерного распределения богатства.

Отмечая, что предупреждения о «коллапсе» часто рассматриваются как второстепенные или противоречивые, в исследовании делается попытка осмыслить убедительные исторические данные, показывающие, что «процесс подъема и коллапса на самом деле является повторяющимся циклом, наблюдаемым на протяжении всей истории.«Случаи серьезного разрушения цивилизации из-за« стремительного коллапса — часто длящегося столетия — были довольно обычными ».

Независимый исследовательский проект основан на новой междисциплинарной модели« ДИНАМИЧЕСКАЯ ДИНАМИКА человека и природы »(HANDY), во главе с прикладной математик Сафа Мотешаррей из Национального научного фонда США при поддержке Национального центра социо-экологического синтеза совместно с группой ученых-естественников и социологов. Модель HANDY была создана с использованием небольшого гранта НАСА, но исследование, основанное на ней, было проведено независимо.Исследование, основанное на модели HANDY, было принято к публикации в рецензируемом журнале Elsevier Ecological Economics.

Было обнаружено, что согласно историческим данным даже развитые и сложные цивилизации подвержены краху, что вызывает вопросы об устойчивости современной цивилизации:

«Падение Римской империи и столь же (если не более) продвинутых империй Хань, Маурьев и Гуптов, а также столь многих передовых империй Месопотамии — все это свидетельство того, что передовые, сложные, сложные и творческие цивилизации могут быть как хрупкими, так и непостоянными.«

Изучая человеческую динамику этих прошлых случаев коллапса, проект определяет наиболее важные взаимосвязанные факторы, которые объясняют цивилизационный упадок и которые могут помочь определить риск коллапса сегодня: а именно: население, климат, вода, сельское хозяйство, и Энергия.

Эти факторы могут привести к коллапсу, когда они объединяются, чтобы создать две важные социальные особенности: «растяжение ресурсов из-за нагрузки на экологическую несущую способность»; и «экономическое расслоение общества на элиту [богатых] и массы (или« простолюдинов ») [бедных]». Эти социальные явления сыграли «центральную роль в характере или в процессе коллапса», во всех таких случаях более «последние пять тысяч лет.»

В настоящее время высокий уровень экономического расслоения напрямую связан с чрезмерным потреблением ресурсов, при этом» элиты «, базирующиеся в основном в промышленно развитых странах, несут ответственность за оба этих показателя:

«… накопленный излишек не распределяется равномерно в обществе, а скорее контролируется элитой. Масса населения, производя богатство, распределяет лишь небольшую его часть элитами, обычно на уровне или чуть выше прожиточный минимум «.

Исследование бросает вызов тем, кто утверждает, что технология решит эти проблемы за счет повышения эффективности:

«Технологические изменения могут повысить эффективность использования ресурсов, но они также имеют тенденцию повышать как потребление ресурсов на душу населения, так и масштабы добычи ресурсов, так что при отсутствии политических эффектов увеличение потребления часто компенсирует повышение эффективности использования ресурсов. .«

Повышение производительности в сельском хозяйстве и промышленности за последние два столетия произошло за счет «увеличения (а не снижения) пропускной способности ресурсов», несмотря на резкое повышение эффективности за тот же период.

Моделируя ряд различных сценариев, Мотешаррей и его коллеги приходят к выводу, что в условиях, «точно отражающих реальность сегодняшнего мира … мы обнаруживаем, что коллапса трудно избежать». В первом из этих сценариев цивилизация:

«…. кажется, находится на устойчивом пути довольно долгое время, но даже при оптимальной скорости истощения и начиная с очень небольшого количества элит, элиты в конечном итоге потребляют слишком много, что приводит к голоду среди простолюдинов, который в конечном итоге вызывает крах общества. Важно отметить, что этот коллапс типа L вызван голодом, вызванным неравенством, который приводит к потере рабочих, а не к коллапсу Природы ».

Другой сценарий сосредотачивается на роли продолжающейся эксплуатации ресурсов, обнаруживая, что «с большей скоростью истощения, упадок простолюдинов происходит быстрее, в то время как элиты все еще процветают, но в конечном итоге простолюдины полностью разрушаются, а за ними следуют элиты.«

В обоих сценариях элитные монополии на благосостояние означают, что они защищены от самых« пагубных последствий экологического коллапса до гораздо более позднего периода, чем простолюдины », что позволяет им« продолжать «вести дела как обычно», несмотря на надвигающуюся катастрофу ». Они утверждают, что тот же механизм мог бы объяснить, как «исторические коллапсы были допущены элитами, которые, казалось, не обращали внимания на катастрофическую траекторию (наиболее ярко проявляющуюся в случаях римлян и майя)».

Применяя этот урок к нашему современному затруднительному положению, исследование предупреждает, что:

«В то время как некоторые члены общества могут поднять тревогу по поводу того, что система движется к надвигающемуся коллапсу, и, следовательно, выступают за структурные изменения в обществе, чтобы избежать этого, элиты и их сторонники, которые выступали против внесения этих изменений, могут указать на долгосрочное устойчивое развитие. траектория «до сих пор» в поддержку бездействия.«

Однако ученые отмечают, что наихудшие сценарии ни в коем случае не являются неизбежными, и предполагают, что соответствующие политические и структурные изменения могут избежать краха, если не проложить путь к более стабильной цивилизации.

Двумя ключевыми решениями являются сокращение экономического неравенства для обеспечения более справедливого распределения ресурсов и резкое сокращение потребления ресурсов за счет использования менее интенсивных возобновляемых ресурсов и сокращения прироста населения:

«Коллапса можно избежать, и население сможет достичь равновесия, если уровень истощения природных ресурсов на душу населения будет снижен до устойчивого уровня и если ресурсы будут распределяться разумно справедливым образом.«

Модель HANDY, финансируемая НАСА, предлагает весьма заслуживающий доверия сигнал тревоги для правительств, корпораций и бизнеса, а также потребителей, чтобы они осознали, что «бизнес как обычно» невозможно поддерживать и что необходимы немедленные политические и структурные изменения.

Хотя исследование, основанное на HANDY, носит в основном теоретический характер — «мысленный эксперимент» — ряд других более эмпирически ориентированных исследований, например, проведенных KPMG и Управлением науки Великобритании, предупреждают, что конвергенция пищи и воды а энергетические кризисы могут создать «идеальный шторм» в течение примерно пятнадцати лет.Но эти «обычные» прогнозы могут быть очень консервативными.

Д-р Нафиз Ахмед — исполнительный директор Института политических исследований и развития и автор «Руководства пользователя по кризису цивилизации: и как его спасти» среди других книг. Следуйте за ним в Twitter @nafeezahmed

• В эту статью 26 марта 2014 г. были внесены поправки, чтобы более четко отразить характер исследования и отношение НАСА к нему.

Как мы построили трехмерную модель рухнувшей башни Surfside Condo Tower

Times Insider объясняет, кто мы и чем занимаемся, а также делится негласным взглядом на то, как объединяется наша журналистика.

Спустя более двух месяцев после обрушения здания Champlain Towers South в Серфсайде, штат Флорида, 24 июня, остается главный вопрос: как это произошло? Официальное расследование продолжается, но пока существуют только теории и нет официального консенсуса по поводу причины.

Чтобы помочь читателям лучше понять возможные причины обрушения здания, одного из самых серьезных в истории США, когда погибли 98 человек, команда Times также начала расследование. Журналисты из графического и национального бюро, в том числе два редактора, обученные архитекторам, вместе проанализировали оригинальные проекты и построили трехмерную модель здания.Они также изучили видео, технические отчеты, звонки службы экстренной помощи и фотографии, чтобы выяснить подробности того, что могло пойти не так.

Их отчет, опубликованный в среду, показывает, что неправильный дизайн, недостаточная гидроизоляция, нарушения кодекса и конструктивные недостатки — все это могло способствовать обрушению.

«Многие теории были отвергнуты, и наша цель состояла в том, чтобы собрать все это воедино и провести вас с уровня на уровень и как бы развернуть эту картину того, что могло пойти не так, как надо», — сказал Хэён Пак. , редактор проекта.

Анджали Сингхви, графический редактор и бывший архитектор, начал с просмотра видео обрушения.

По словам г-жи Сингхви, все, с кем говорила команда, говорили, что падение здания было очень необычным. «Обычно, если строение выходит из строя, — сказала она, — оно не разрушается полностью, и вы можете эвакуироваться и спасти больше людей, но это просто разрушилось в течение нескольких минут».

Г-жа Сингхви заметила, что это выглядело так, как будто что-то вокруг основания постройки, казалось, вышло из строя первым.Вместе с командой она и Майк Бейкер, корреспондент отдела National, изучили оригинальные планы этажей, которые были опубликованы в городе Серфсайд. Журналисты сосредоточились на нескольких различных областях, в которых, казалось, были обнаружены недостатки, включая террасу у бассейна, колонны и крышу.

Но, по словам г-жи Сингхви, понять архитектурные чертежи, не взяв интервью у первоначальных дизайнеров, было непросто. Поэтому она и г-н Бейкер поговорили с экспертами, включая инженеров-строителей, архитекторов, геотехников, профессоров, юристов и подрядчиков, которые ответили на вопросы о том, что обнаружили журналисты, и помогли подтвердить, что они правильно читают планы.

«Мы пытались найти экспертов, которые могли бы обсудить каждую отдельную проблему или вещь, которая нам выделялась», — сказала г-жа Сингхви.

Затем графические редакторы создали трехмерную модель с использованием оригинальных проектных чертежей, которые позволили им визуализировать структурные компоненты здания. Они также поговорили с местными жителями и свидетелями и просмотрели более 1000 страниц документов и чертежей, которые послужили основой для дополнительной отчетности.

Например, группа получила записку для жителей от руководства здания, в которой рекомендовалось убрать пальмы, которые повреждали трубы, с террасы бассейна.Плантаторы, которые держали деревья, не были включены в первоначальные проектные чертежи здания, но команда подтвердила с помощью спутниковых снимков, что объекты были установлены на палубе в течение определенного периода времени и составляли десятки тысяч фунтов веса.

Мика Грёндаль, графический редактор и бывший архитектор, который помогал построить трехмерную модель, также проанализировал планы проекта, используя информацию о колоннах и балках из нескольких планов этажей и применив ее к модели.Он смог создать более четкую картину того, как эти структурные элементы, которые являются несущими компонентами здания, взаимодействуют и соединяются друг с другом.

«Умение читать чертежи очень помогает, — сказал он. «Понимание цели дизайна — такая важная часть головоломки».

Затем команда работала над переводом обнаруженных технических деталей в легко усваиваемую графику, — сказал Вейи Цай, редактор мультимедиа и графики, создавший многие визуальные компоненты.Она часами встречалась с репортерами и другими графическими редакторами, чтобы понять технические компоненты и перевести их для читателей.

Редакторов начали статью с изображением здания, снятой гулом вскоре после того, как она рухнула. Это изображение растворяется в трехмерной модели, которая затем сосредотачивается на фундаменте. Редакторы вводят абстрактные концепции о структурной целостности здания в короткие простые абзацы, пока читатели просматривают этажи.

г-жаЦай сказала, что она надеется, что вид Башен Шамплейн, представленный таким образом, произвел визуальное впечатление, и что статья «просто подчеркивает, что в этом здании есть проблемы от самого низа до верха».

Самоподобные решения, критическое поведение и сходимость к аттрактору при гравитационном коллапсе — arXiv Vanity

Абстрактные

Общая теория относительности и ньютоновская гравитация допускает автомодельные решения из-за его масштабной инвариантности. Это обзор на этих автомодельных решениях и их отношение к гравитационному коллапсу.В частности, наше внимание в основном уделяется решающая роль автомодельных решений в критическом поведении и притяжение при гравитационном коллапсе.

Кафедра физики, Университет Васэда

Синдзюку, Токио 169-8555, Япония

1 Введение

Основное уравнение общей теории относительности: уравнения Эйнштейна. Поскольку уравнения Эйнштейна одновременны второго порядка частично дифференциальные уравнения (PDE), получить решения непросто.Полезно предположить симметрию, такую ​​как сферическая симметрия и статичность в получении решений. Однако часто бывает трудно получить неоднородный и динамические решения. В контексте, весьма полезно предположить самоподобие. Например, в сферической симметрии это предположение сводит PDE к набору обычные дифференциальные уравнения (ОДУ). Следовательно, предположение о самоподобии очень эффективен в поиске точных и / или числовых динамические и неоднородные решения. Применение автомодельных решений очень велико, включая космологические возмущения, звездообразование гравитационный коллапс, изначальные черные дыры, космологические пустоты и космическая цензура.Среди них наиболее изученной моделью является сферически-симметричная самоподобная система с идеальными жидкостями, который был впервые предложен Кэхиллом и Таубом (1971) в общей теории относительности и Пенстоном (1969) и Ларсоном (1969) в ньютоновской гравитации.

Последние достижения в общей теории относительности самоподобные решения привлекли внимание не только потому, что их легко получить но также потому, что они могут играть важную роль в космологических ситуациях и / или гравитационном коллапсе. Одна из важных ролей автомодельных решений состоит в описании асимптотического поведения большего количества общие неавтомодельные решения.Эта роль была явно показана в нескольких моделях. такие как однородные космологические модели. В космологическом контексте предположение, что сферически-симметричные флуктуации могут естественным образом развиваться из сложных начальных условий через уравнения Эйнштейна к самоподобной форме получило название «подобие гипотеза »(Карр 1993, Карр и Коли 1999). Гипотеза также была предложена в большей степени. общие ситуации, включая гравитационный коллапс.

В данной статье мы обращаем внимание на сферически симметричная система с идеальной жидкостью.Для этой системы недавнее численное моделирование PDEs выявило два интересных поведения при гравитационном коллапсе, одно из них критическое поведение, а другой — сходимость к аттрактору. Критическое поведение наблюдалось около порога черной дыры. формирование. Есть самоподобное решение, которое находится на порог, который называется критическим решением. Для коллапса, близкого к критическому, решение сначала приближается к критическому решению, но отклоняется от это решение после этого.Для образовавшейся черной дыры соблюдается закон масштабирования. для сверхкритического коллапса. Это наблюдается только в результате тонкой настройки. параметр, параметризующий исходные данные. С другой стороны, сходимость к аттрактору есть наблюдается без подстройки. Поля плотности и скорости вокруг центра подходить к другим автомодельное решение в подходе к формированию особенность в центре, которая называется аттракторным решением.

Основная претензия данной обзорной статьи в том, что критическое поведение и схождение к аттрактору в гравитационном коллапсе оба хорошо поняты в контексте самоподобия гипотеза и анализ устойчивости при гравитационном коллапсе.Разница между этими двумя типами поведения в устойчивости подходящего автомодельного решения. Мы также вкратце просмотрите недавнюю работу о том, как эти два поведения в ньютоновской гравитации.

2 Самоподобие

В общей теории относительности самоподобие или гомотетия ковариантно определенный в терминах гомотетического вектора ξ, который удовлетворяет гомотетическое уравнение Киллинга

Мы рассматриваем идеальную жидкость как поле материи, тензор энергии-импульса которого равен

В сферически-симметричном пространстве-времени с самоподобием, где гомотетический вектор не является ни параллельно и не ортогонально четырем скоростям элемента жидкости, элемент строки записывается в терминах сопутствующая координата r как (Кэхилл и Тауб, 1971)

где ξ = t / r. В этой системе координат безразмерная величина h такие как eσ, eω и S имеет масштабную инвариантность в следующем смысле:

, где a> 0 — произвольная постоянная.Для автомодельного пространства-времени поле плотности ρ задается уравнениями Эйнштейна как

Это означает, что поле плотности записывается как

Следовательно, эволюция во времени эквивалентна масштабное преобразование. Пример временной эволюции поля плотности показан в Рис. 1.

Приведенное выше определение самоподобия может быть обобщенный. Одна из возможностей — дискретизировать приведенное выше определение: безразмерная величина h удовлетворяет

, где n = 0, ± 1, ± 2, ⋯. Такое самоподобие называется дискретное самоподобие. Найдено дискретное автомодельное решение. быть важным в критическом поведении наблюдается в гравитационном коллапсе безмассовое скалярное поле (Choptuik 1993) и гравитационные волны (Abrahams, Evans 1993).В этом контексте первоначально определенное самоподобие упоминается как непрерывное самоподобие.

Еще одно возможное обобщение — разрешить безразмерная величина h быть функцией из r / tα. Обобщение в этом направлении было Сделано Картером и Хенриксеном (1989,1991) и называется кинематическим самоподобием. Кинематическое самоподобие ковариантно определяется существованием вектора кинематического самоподобия, который удовлетворяет

где δ и α — произвольные постоянные.См. Coley (1997), Benoit and Coley (1998). и Maeda et al. (2002a, 2002b, 2003) для более подробной информации. кинематического самоподобия и кинематических автомодельных решений. В этом контексте первоначально определенное самоподобие упоминается как самоподобие первого рода.

3 Автомодельные решения

Далее мы в основном сосредоточимся на первоначально определенных самоподобие и называть это самоподобием, если только это сбивает с толку. Для идеальной жидкости уравнение Эйнштейна требует, чтобы уравнение состояния представим в следующем виде:

, где k — постоянная величина (Кэхилл и Тауб, 1971).Жидкость называется пылевой жидкостью при k = 0, радиационная жидкость при k = 1/3 и жесткая материя при k = 1. Самоподобных решений бесконечно много. Эти решения получаются путем решения ОДУ. Классификация автомодельных решений. этой системы было сделано в гомотетическом подходе Голиаф, Нильсен и Уггла (1998a, 1998b) и в сопутствующем подходе Карра и Коли (2000a, 2000b). Для взаимодополняемости этих двух подходов, см. Carr et al. (2001). Для краткого обзора автомодельных решений и, в частности, их классификации см. Carr and Coley (1999).

При получении физических решений потребуется, чтобы решение должно быть получено из регулярных начальных условий. В частности, физическое решение должно иметь исходные данные с регулярным центром. При 0

хорошо параметризует регулярный центр автомодельных решений, где t выбрано для быть отрицательным. Для регулярного центра автомодельных решений D0 конечно и не зависит от t, поскольку

При 0

Такая сложная структура физических решений обусловлена характер звуковой точки как критической точки автономного система, которая была изучена Бикнеллом и Хенриксеном (1978).Звуковая точка считается критической точкой автономная система ODE после соответствующего преобразование и рассматривается в двумерном подпространство всего пространства состояний. В результате звуковые точки классифицируются на невырожденные узлы, вырожденные узлы, седла и фокусы, среди которых очаги нефизичны. На каждую физическую звуковую точку приходится два возможные направления, по которым решения могут пересечь звуковую точку, и есть два аналитические решения, соответствующие этим два направления.Для невырожденного узла два направления называются первичными и вторичными. Для первых существует однопараметрическое семейство регулярные решения, включая одно из аналитических решений, в то время как для последнего другой аналитический только решение возможно. Для вырожденного узла два направления: вырождены и существует однопараметрическое семейство регулярные решения, включая одно аналитическое решение. Для седельного все, что есть в норме на sonic point — это только два аналитических решения.

Численные решения с аналитические исходные данные были исследовали Ори и Пиран (1987, 1990), Фоглиццо и Хенриксен (1993). Этот дискретный набор решений включает плоское решение Фридмана, общерелятивистское аналог решения Ларсона-Пенстона, и семейство решений Hunter. Однако отмечается, что весь набор автомодельных решений с аналитическими исходными данными пока неясно из-за числовой трудности. В дальнейшем мы будем ссылаться на общее релятивистское решение Ларсона-Пенстона и решение Хантера (а) как решение Ори-Пирана и решение Эванса-Коулмана решение для удобства.Наиболее изученными нетривиальными автомодельными решениями являются решения Ори-Пирана и Эванса-Коулмана. Для характера звуковой точки решение Ори-Пирана пересекает вырожденную узел по второстепенному направлению для , вырожденный узел при k≃0,036 и невырожденный узел по первичному направлению для (Ори и Пиран 1990, Харада 2001). Carr et al. (2001) подробно исследовали природу решения Эванса-Коулмана при 0 Фигура 2: Профили плотности автомодельных растворов с аналитичностью для k = 0,01. «FF», «GRLP» и «GRHA» обозначим плоское решение Фридмана, общерелятивистское Раствор Ларсона-Пенстона или раствор Ори-Пирана и общерелятивистское решение Хантера (а) или решение Эванса-Коулмана соответственно.

Для k = 0, т.е. пылевой жидкости, дело обстоит несколько иначе. Ори и Пиран (1990) изучали самоподобные пылевые растворы. с правильным центром.Есть однопараметрическое семейство решений. Регулярность в центре требует, чтобы центральный параметр плотности D0 равен 2/3. Решения параметризованы не центральным параметром плотности но центральной производной третьего порядка от поля плотности. Однако этот регулярный центр не аналитичен, за исключением плоское решение Фридмана, поскольку производная третьего порядка от поля плотности отлична от нуля. Следовательно, если мы потребуем, чтобы физическое решение имело аналитические исходные данные, единственное допустимое решение — плоское решение Фридмана.Для пылесборника нет звуковой точки. См. Carr (2000) для более общего класса автомодельные пылевые растворы.

4 Критическое поведение

Критическое поведение при гравитационном коллапсе был численно открыт Чоптуиком (1993) в сферической системе безмассового скалярного поля. Для однопараметрического семейства наборов исходных данных для этой системы найдено критическое значение, за пределами которого эволюция приводит к образованию черной дыры (см. рис. 3 (а)). Для значений, близких к критическим, критическое поведение наблюдается.Решение сначала стремится к дискретному автомодельному решению, которое называется критическим решением и после этого расходится. Для околокритического и сверхкритического коллапса масса образовавшейся черной дыры следует степенному закону как

, где постоянная γ называется критическим показателем (см. рис. 3 (б)). Критический показатель для этой системы оценивается как ≈0,37. После этого открытия наблюдалось аналогичное поведение. в различных системах, например гравитационных волнах (Abrahams and Evans 1993), радиационная жидкость (Evans and Coleman 1994), идеальная жидкость, твердое вещество (Neilsen and Choptuik 2000) и так далее.Затем было обнаружено, что критическое решение может быть дискретным автомодельным решением или непрерывное автомодельное решение, в зависимости от системы. Для жидкостной системы, включая радиационную жидкостную систему, критическое решение имеет непрерывное самоподобие. Для системы радиационной жидкости Эванс и Коулман (1994) оценили критический показатель равным ≈0,36, а также обнаружил, что критическое решение полученные в результате численного моделирования УЧП очень хорошо согласуется с одним из непрерывных автомодельных решений которые получаются интегрированием ОДУ.(Вот почему мы называем это автомодельное решение как решение Эванса-Коулмана в этой статье. Мы не будем использовать термин «критическое решение» для обозначения этого решения. потому что является ли это решение важным решением может зависеть от системы, например, допускаем ли мы несферические возмущения или нет, как мы упомянем позже.) Впоследствии было обнаружено что значение критического показателя не универсально, а зависит от параметра k которое параметризует уравнение состояния P = kρ.

Коике, Хара и Адачи (1995) дали четкую картину для критического поведения, которое называется ренормгрупповой подход. Судя по этой картинке, критическое решение предполагается автомодельное решение с аналитическими начальными данными с одиночным нестабильным режимом.Мы рассматриваем временную эволюцию решения относительно координаты самоподобия τ≡ − ln | t | а также x≡ − ln | ξ |. Тогда эволюция во времени рассматривается как поток в пространстве функций от x. Автомодельное решение с одним нестабильным режимом, которая является неподвижной точкой в ​​пространстве функций от x, имеет устойчивое многообразие коразмерности один. Это означает, что однопараметрическое семейство исходных данных в общем случае имеет пересечение с устойчивым многообразием. Коллапс, развивающийся из набор исходных данных, который является пересечением, соответствует критический коллапс, в то время как коллапс, близкий к критическому, развивается из исходного набора данных возле перекрестка.Спустя долгое время отклонение от критического коллапса из критического решения преобладает одиночный нестабильный режим, т. е.

, где Hss — критическое решение, а κ и Frel — собственное значение и собственная функция одиночной неустойчивой моды. Поскольку видимый горизонт появляется, когда отклонение становится равным O (1), масса черной дыры оценивается как

, где γ = κ − 1.Собственное значение и собственная функция неустойчивой моды определяются линеаризованным уравнением Эйнштейна с условие регулярности как в центре, так и в звуковой точке. Койке, Хара и Адачи вычислили критический показатель быть ≈0,3558019 анализом собственных значений, что очень хорошо согласуется с расчетным значением ≈0,36 из численного моделирования.

Критические явления гравитационного коллапса были наблюдаются и широко исследуются в большом количестве систем. Значение для формирования также обсуждались первичные черные дыры.

Одна из интересных систем — сферическая система. твердой материи. Neilsen и Choptuik (2000) наблюдали критическое поведение в системе жесткой материи и обнаружил, что критическим решением является непрерывное автомодельное решение. Они также оценили критический показатель как 0,96 ± 0,02. Брэди и др. (2002) подтвердили, что Эванс-Коулман решение для k = 1 имеет один нестабильный режим и что критический показатель, полученный из собственного значения анализ хорошо согласуется с оценкой по результатам численного моделирования УЧП.Это критическое поведение для системы жесткой материи кажется полностью отличным от система скалярных полей. С другой стороны, безмассовое скалярное поле эквивалентно с трудным вопросом при определенных обстоятельствах (Мэдсен 1988, Брэди и др. 2002). Брэди и др. (2002) указали, что критическое решение, который дискретно самоподобен, для системы безмассового скалярного поля не может быть построен из твердой материи потому что эквивалентность нарушена.

См. Gundlach (1998, 1999) для недавнего обзора критические явления при гравитационном коллапсе.

5 Стабильность

Устойчивость автомодельных решений к сферически-симметричные возмущения привлекли большое внимание в контексте критического поведения при гравитационном коллапсе поскольку Койке, Хара и Адачи (1995) показали, что критическое поведение понимается с точки зрения поведения нестабильный режим критического решения.

Существует два типа сферически-симметричных возмущения, аналитические режимы и режимы перегиба. Сначала рассмотрим аналитические режимы.Возмущение для безразмерной величины h записывается как

После линеаризации по возмущению возмущение δh разделяется на два фактора как

Для 0 0, мода нарастает и именуется нестабильным режимом. Устойчивость решения Эванса-Коулмана. был исследован Koike, Hara and Adachi (1995) для k = 1/3 и от Maison (1996), Koike, Hara and Adachi (1999), Харада и Маэда (2001) для более общего значения k∈ (0,1), а Брэди и др. (2002) для k = 1. Все эти работы показали, что решение Эванса-Коулмана имеет единственный аналитический нестабильный режим для 0 Рисунок 4: Критические показатели для различных значений k. Графики с пометкой «[PDE]» были получены в результате численное моделирование УЧП.Все остальные сюжеты были полученные путем анализа собственных значений. Ссылки следующее: EC94 = Evans and Coleman (1994), NC00 = Neilsen и Choptuik (2000), HMS03 = Харада, Маэда и Семелин (2003), KHA9599 = Койке, Хара и Адачи (1995, 1999), Maison96 = Дом (1996), HM01 = Харада и Маэда (2001), MH02 = Маэда и Харада (2002), BCGN02 = Брэди и др. (2002). Планки погрешностей, приложенные к графикам, полученным из численное моделирование определяется по значащим цифрам когда числовые ошибки не указаны явно в ссылке.Для KHA9599, Maison96 и HM01 графики заменены кривыми потому что графиков много, а числовые ошибки считается очень маленьким. На самом деле эти кривые жесткие отличать друг от друга. Графики для ньютоновского случая построены при k = 0. поскольку ньютоновская система рассматривается как k → 0 предел общей теории относительности.

Устойчивость других автомодельных решений с аналитические исходные данные были исследовали Койке, Хара и Адачи (1999) и Харада и Маэда (2001).Затем было обнаружено, что решения Ори-Пирана не имеют нестабильного режима, в то время как общий релятивистский аналог решений семейства Хантера есть нестабильные режимы, количество из которых совпадает с количеством нулей в поле скоростей по крайней мере для рассмотренных там решений. Поскольку из неоднозначности неустойчивых режимов следует, что коразмерность устойчивого многообразия больше единицы, ожидается, что реализован подход к автомодельному решению. только в результате точной настройки более одного параметра одновременно.По этой причине численное моделирование УЧП не ударяйте по самоподобному решению более чем одним нестабильные режимы. С другой стороны, поскольку решение Ори-Пирана не имеет нестабильного режима, ожидается, что общая эволюция пойдет к этому решение без какой-либо доработки. В следующем разделе мы увидим, что это действительно так.

Далее, для мод кинка существование в общей теории относительности было ожидаемый Ори и Пираном (1990) и продемонстрированный Харадой (2001).Для анализа рассмотрим начальные возмущения, которые удовлетворяют следующим условиям: (Некоторое время мы предполагаем t <0 и позже будет упоминаться случай t> 0.) 1. Начальные возмущения исчезают внутри звуковой точки. (2) Поле плотности непрерывно. (3) Поле градиента плотности разрывное на звуковая точка, хотя и имеет определенные односторонние значения внутри и снаружи. См. Рис. 5 (a) для начальной настройки возмущения. Эволюция градиента плотности в звуковой точке оказывается локальным, что упрощает анализ.Возможен анализ режима перегиба в полном порядке. Затем было обнаружено, что устойчивость к режиму перегиба тесно связан с классификацией звуковой точки, где неустойчивость определяется взрывом градиент плотности в конечном интервале через координата времени τ.

Результат выглядит следующим образом. Все узловые решения первичного направления, решения с вырожденной узловой точкой и седловые анти-трансзвуковые решения нестабильны по отношению к режиму излома, в то время как все решения узловых точек вторичного направления, трансзвуковые растворы в перевалочной точке устойчивы к режим перегиба.Ситуация обратная при t> 0, за исключением случая вырожденно-узловых точечных решений, которые неустойчивы против режима кинка как при t> 0, так и при t <0. На рисунке 5 (б) показана нелинейная эволюция моды излома для звуковой точки, которая невырожденный узел, как типичный пример.

Когда мы применяем этот критерий к известным решениям, получаем следующие результаты об устойчивости к режим перегиба. Плоское (схлопывающееся) решение Фридмана имеет вид нестабильно при 0

Кинковая неустойчивость решения Эванса-Коулмана ибо повлияет на критическое поведение идеальной жидкости. Однако Neilsen и Choptuik (2000) наблюдали критическое поведение даже для который считается непрерывным экстраполяция этого для. Это не было явно показано, но предполагается, что решение Эванса-Коулмана имеет единственную аналитическую нестабильный режим даже по их результату.Более того, также сообщалось, что решение Эванса-Коулмана имеет одну аналитическую нестабильную моду для k = 1 (Brady et al. 2002). О причине, почему не возникла нестабильность излома влияют на расчеты PDE Neilsen и Choptuik (2000), Харада (2001) высказал предположение о нескольких возможностях.

Стабильность Эванса-Коулмана решение против несферических возмущений исследовано Гундлах (2002). В результате решение Эванса-Коулмана устойчив к несферическим возмущениям при while является нестабильным при 0

6 Аттрактор

Как видно из предыдущего раздела, у нас есть по крайней мере одно автомодельное решение, которое имеет нет нестабильного режима. Решением является решение Ори-Пирана для. Из обсуждения, основанного на ренормализационной группе, что мы видели в гл. 4, это решение кажется аттрактором, который подход решения в окрестности особенности формирование.Численный результат, полученный Харадой и Маэдой (2001) настоятельно предполагает, что это так. В своем численном моделировании УЧП, крах закончился сингулярностью формирование в центре для определенного подмножества наборов исходных данных, где исходные наборы данных были подготовлены без точной настройки параметров. Полученные таким образом численные решения сравнивались. с автомодельными решениями, полученными интеграция ODE. Тогда для численных решений полученные путем численного моделирования УЧП, обнаружена хорошая непрерывная автомодельность и профиль поля плотности очень хорошо согласуется с решением Ори-Пирана, как видно на рис.6. Было подтверждено, что эта сходимость к автомодельному аттрактору не зависит от выбора начальный профиль плотности. Выше приведены результаты численного моделирования. для 0

Однако следует отметить, что мы можем рассматривать исходные наборы данных, из которых решение не приближается к решению Ори-Пирана. Например, ясно, что набор исходных данных для самоподобные решения, кроме Ори-Пирана решение не показывает подход к решение Ори-Пирана. Кроме того, если центральная область изначально однородным и достаточно компактным, можно показать, что решение приближается к плоскому решению Фридмана вокруг центра по мере того, как обрушение идет к образование особенности.Это наводит на мысль, что окончательная судьба все эти контрпримеры также описывается автомодельными решениями. В любом случае результат численного моделирования убедительно свидетельствует о том, что что множество контрпримеров к сходимости к аттрактору является нулевой мерой в пространстве исходных наборов данных. Эти численные результаты хорошо включены в картина перенормировочного потока; критическое решение как седло и решение аттрактора как сток в потоке перенормировки функционального пространства.

Это одна из реализаций гипотезы самоподобия. в сферически-симметричном гравитационном коллапсе. Более того, поскольку голая сингулярность развивается из аналитических начальных данных в решении Ори-Пирана для , это численное исследование убедительно показывает, что нарушение космической цензуры носит сферический характер. симметричное пространство-время. Необходимо отметить, что численное исследование, основанное на нулевой формулировке также получил качественно такой же результат (Харада 1998).

Исходя из этих соображений, ожидается, что одно из автомодельных решений может описать асимптотическое поведение общие и / или специальные решения в более общих ситуациях.На самом деле известно несколько других примеров, демонстрирующих что автомодельное решение описывает асимптотики более общих решений (Carr, Coley, 1999). Если гипотеза самоподобия верна в большом количестве системы, не только будут анализ особенности и / или асимптотическое поведение пространства-времени можно значительно упростить, но также следует аргументировать это в контексте структура типичной особенности (см. Белинский, Халатников и Лифшиц, 1970).

7 Ньютоновский футляр

ньютоновских автомодельных решений. в основном, чтобы получить реалистичные решения гравитационного коллапса ведущие к звездообразованию.Пенстон (1969) и Ларсон (1969) самостоятельно нашли автомодельное решение, который описывает гравитационно коллапсирующий изотермический газ сфера. Здесь мы называем это решение решением Ларсона-Пенстона. После этого Хантер (1977) обнаружил новую серию самоподобных решения с аналитическими исходными данными и что множество таких решений бесконечно и дискретно. Поскольку он назвал решения (a), (b), (c), (d) и так далее, здесь мы называем эти решения Hunter (a), (b), (c) и (d) решения и так далее.Шу (1977) нашел другое решение и обсудил его астрофизическое приложение. Витворт и Саммерс (1985) указали на существование новое семейство самоподобных решения с потерей аналитичности и обнаружили, что эти решения образуют ленточную структуру в пространстве всех решений. Когда Ори и Пиран (1990) расширили эти ньютоновские автомодельные решения общей теории относительности, они показали, что эти ньютоновские автомодельные решения получаются пределом k → 0 общерелятивистских автомодельных решений.Даже для сферической газовой системы с уравнением политропы состояние, можно расширить определение автомодельные решения и эти решения были изучены Голдрайхом и Вебером (1980), Яхил (1983) и Суто и Шелк (1988). Однако здесь мы сосредоточимся на случае изотермического газа.

Существует два вида режимов возмущения: аналитические режимы и другой — моды кинка, как мы видели в общем релятивистском кейс. Для первых, изучена устойчивость автомодельных решений. Ханава и Накаяма (1997), Ханава и Мацумото (2000a, 2000b) и Маэда и Харада (2001) от сферически-симметричных и несферических возмущений.Для сферически-симметричных возмущений установлено, что однородное решение коллапса и Ларсон-Пенстон решения не имеют нестабильного режима, а Hunter (а), (б), (в), (г) решения имеют один, два, три и четыре нестабильных режима соответственно. Ожидается, что все решения семейства Hunter имеют более одного нестабильные режимы, кроме решения Хантера (а).

Для возмущения кинк-моды Ори и Пиран (1988) показали, что при t <0 все узловые решения первичного направления, решения с вырожденной узловой точкой и седловые анти-трансзвуковые решения нестабильны по отношению к режиму излома, в то время как все решения узловых точек вторичного направления, трансзвуковые растворы в перевалочной точке устойчивы к режим перегиба.Ситуация обратная при t> 0, за исключением случая вырожденно-узловых точечных решений, которые неустойчивы против режима кинка как при t> 0, так и при t <0. Собственно, приведенный выше результат полностью такой же, как и в общая теория относительности. Применяя этот критерий к моде излома, было обнаружено, что однородное (схлопывающееся) решение неустойчиво, а решение Ларсона-Пенстона раствор и раствор Хантера (а) стабильны.

Поскольку приведенный выше анализ показывает, что Охотник (а) решение имеет единственный нестабильный режим, Маэда и Харада (2001) определили, что Охотник (а) Решение — критическое решение в ньютоновском коллапсе.Критический показатель, вычисляемый по собственному значению анализ составляет ≈0,10567, что является подходящим значением как предел k → 0 критического показателя в общей теории относительности. Более того, характер решения Хантера (а) очень похож к решению Эванса-Коулмана. Например, для обоих решений центральная область сжимается, окружающая область расширяется. Исходя из этих наблюдений, Харада и Маэда (2001) и Маэда и Харада (2001) определили, что решение Эванса-Коулмана является общим релятивистским аналогом раствора Хантера (а).

Более того, поскольку решение Ларсона-Пенстона не имеет нестабильных режим, он рассматривается как решение аттрактора. Собственно, это было рассмотрено и продемонстрировано что решение Ларсона-Пенстона описывает общий коллапс изотермического газа рядом с центром с момента открытия этого решения (Пенстон 1969, Ларсон 1969, Фостер и Шевалье 1993, Цурибе и Инуцука 1999).

Чтобы найти критическое поведение в ньютоновском коллапсе и увидеть связь между аттрактором и критическими решениями, Харада, Маэда и Семелин (2003) выполнили численное моделирование PDEs, которые управляют сферической системой изотермического газа.Результат такой: Когда подготовлен однопараметрический набор исходных данных, есть критическое значение параметра. Для критического значения коллапс стремится к Охотнику (а) решение. Для околокритического докритического случая коллапс сначала подходит к Охотнику (а) раствор, затем отклоняется от этого и, наконец, рассеивается. Для околокритического сверхкритического случая коллапс первым приближается к решению Хантера (а), после чего отклоняется от этого и, наконец, приближается к решению Ларсона-Пенстона.Чтобы решение приближалось к решению Ларсона-Пенстона, точная настройка параметров не требуется, но параметр только должно быть сверхкритическим. Закон масштабирования появляется для массы схлопнувшегося ядра для околокритического сверхкритического случая, а для максимальной плотности для околокритического докритического случая. Критические показатели этих законов были оценены как ≈0,11 и ≈ −0,22, что очень хорошо согласуется с ожидаемыми значениями ≈0,10567 и ≈ −0,21134, соответственно. На рис.7 показана траектория решений и полученный закон масштабирования для сжатой массы ядра.

8 Резюме

Общая теория относительности и ньютоновская гравитация допускает автомодельные решения. Это связано с масштабной инвариантностью силы тяжести. Автомодельные решения важны не только потому, что это динамические и неоднородные решения легко получить, но также потому что они могут играть важные роли в асимптотическом поведении более общие решения. Мы видели, что анализ устойчивости автомодельных решений дает единую картину критического поведения и конвергенции аттрактора в гравитационном коллапсе, которые были наблюдается в недавнем численном моделировании УЧП.Поскольку и критическое поведение, и сходимость к аттрактору не только в общей теории относительности, но и в ньютоновской гравитации, эти двое считаются общими персонажами гравитационного физика коллапса. В указанном выше смысле гравитационный коллапс выделяет автомодельные решения, даже если данное начальное условие является сложным. Наконец, эта статья завершается схематическое изображение гравитационного коллапса на рис.8.

 p = tf.placeholder (tf.float32, shape = [None, 10]) # Используйте 0.9 вместо 1.0. 
 feed_dict = {
 p: [[0, 0, 0, 0.9, 0, 0, 0, 0, 0, 0]] # Изображение с меткой "3" 
} # logits_real_image - логиты, вычисленные с помощью 
 # дискриминатора для реальных изображений.
 d_real_loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits (
 labels = p, logits = logits_real_image) 

 из __future__ import print_function
#% matplotlib встроенный
import argparse
импорт ОС
случайный импорт
импортный фонарик
импортировать torch.nn как nn
импортировать torch.nn.parallel
импортировать torch.backends.cudnn как cudnn
импортировать torch.optim как optim
импортировать torch.utils.data
импортировать torchvision.datasets как dset
импортное torchvision.трансформируется как трансформируется
импортировать torchvision.utils как vutils
импортировать numpy как np
импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать matplotlib.animation как анимацию
из IPython.display импорт HTML

# Установить случайное начальное число для воспроизводимости
manualSeed = 999
#manualSeed = random.randint (1, 10000) # используйте, если вам нужны новые результаты
print ("Случайное семя:", manualSeed)
random.seed (manualSeed)
torch.manual_seed (manualSeed)
 

 # Корневой каталог для набора данных
dataroot = "данные / празднование"

# Количество воркеров для загрузчика данных
рабочие = 2

# Размер партии во время обучения
batch_size = 128

# Пространственный размер обучающих изображений.Размер всех изображений будет изменен на этот
# размер с помощью трансформатора.
image_size = 64

# Количество каналов в обучающих образах. Для цветных изображений это 3
nc = 3

# Размер скрытого вектора z (т.е. размер входа генератора)
nz = 100

# Размер карты признаков в генераторе
ngf = 64

# Размер карты признаков в дискриминаторе
ndf = 64

# Количество эпох обучения
num_epochs = 5

# Скорость обучения для оптимизаторов
lr = 0,0002

# Beta1 hyperparam для оптимизаторов Adam
бета1 = 0,5

# Количество доступных графических процессоров. Используйте 0 для режима ЦП.ngpu = 1
 

 / путь / к / Celeba
    -> img_align_celeba
        -> 188242.jpg
        -> 173822.jpg
        -> 284702.jpg
        -> 537394.jpg
           ...
 

 # Мы можем использовать набор данных папки изображений так, как мы его настроили.
# Создать набор данных
набор данных = dset.ImageFolder (root = dataroot,
                           transform = transforms.Compose ([
                               transforms.Resize (размер_изображения),
                               transforms.CenterCrop (размер_изображения),
                               transforms.ToTensor (),
                               transforms.Normalize ((0,5, 0,5, 0,5), (0,5, 0,5, 0,5)),
                           ]))
# Создаем загрузчик данных
dataloader = torch.utils.data.DataLoader (набор данных, batch_size = batch_size,
                                         shuffle = True, num_workers = worker)

# Решаем, на каком устройстве мы хотим работать
устройство = фонарик.устройство ("cuda: 0" if (torch.cuda.is_available () и ngpu> 0) else "cpu")

# Постройте несколько обучающих изображений
real_batch = следующий (iter (загрузчик данных))
plt.figure (figsize = (8,8))
plt.axis ("выключено")
plt.title («Обучающие изображения»)
plt.imshow (np.transpose (vutils.make_grid (real_batch [0] .to (устройство) [: 64], padding = 2, normalize = True) .cpu (), (1,2,0)))
 

 # инициализация пользовательских весов вызывается в netG и netD
def weights_init (м):
    имя класса = м.__класс __.__ имя__
    если classname.find ('Conv')! = -1:
        nn.init.normal_ (m.weight.data, 0,0, 0,02)
    elif classname.find ('BatchNorm')! = -1:
        nn.init.normal_ (m.weight.data, 1.0, 0.02)
        nn.init.constant_ (m.bias.data, 0)
 

 # Код генератора

Генератор классов (nn.Module):
    def __init __ (self, ngpu):
        super (Генератор, сам) .__ init __ ()
        self.ngpu = ngpu
        self.main = nn.Sequential (
            # ввод - Z, переходящий в свертку
            nn.ConvTranspose2d (nz, ngf * 8, 4, 1, 0, bias = False),
            nn.BatchNorm2d (ngf * 8),
            nn.ReLU (Истина),
            # размер штата. (нгс * 8) х 4 х 4
            nn.ConvTranspose2d (ngf * 8, ngf * 4, 4, 2, 1, bias = False),
            nn.BatchNorm2d (ngf * 4),
            nn.ReLU (Истина),
            # размер штата. (нгс * 4) х 8 х 8
            nn.ConvTranspose2d (ngf * 4, ngf * 2, 4, 2, 1, bias = False),
            nn.BatchNorm2d (ngf * 2),
            nn.ReLU (Истина),
            # размер штата. (нгс * 2) х 16 х 16
            nn.ConvTranspose2d (ngf * 2, ngf, 4, 2, 1, bias = False),
            nn.BatchNorm2d (ngf),
            nn.ReLU (Истина),
            # размер штата. (нгс) х 32 х 32
            nn.ConvTranspose2d (ngf, nc, 4, 2, 1, bias = False),
            nn.Тань ()
            # размер штата. (NC) х 64 х 64
        )

    def вперед (self, input):
        return self.main (ввод)
 

 # Создаем генератор
netG = Генератор (ngpu) .to (устройство)

# При желании обрабатывать multi-gpu
если (device.type == 'cuda') и (ngpu> 1):
    netG = nn.DataParallel (netG, список (диапазон (ngpu)))

# Применяем функцию weights_init для случайной инициализации всех весов
# означает = 0, stdev = 0.02.
netG.apply (weights_init)

# Распечатать модель
печать (netG)
 

 Генератор (
  (основной): Последовательный (
    (0): ConvTranspose2d (100, 512, размер_ядра = (4, 4), stride = (1, 1), bias = False)
    (1): BatchNorm2d (512, eps = 1e-05, импульс = 0,1, affine = True, track_running_stats = True)
    (2): ReLU (inplace = True)
    (3): ConvTranspose2d (512, 256, размер_ядра = (4, 4), stride = (2, 2), padding = (1, 1), bias = False)
    (4): BatchNorm2d (256, eps = 1e-05, импульс = 0,1, affine = True, track_running_stats = True)
    (5): ReLU (inplace = True)
    (6): ConvTranspose2d (256, 128, размер_ядра = (4, 4), stride = (2, 2), padding = (1, 1), bias = False)
    (7): BatchNorm2d (128, eps = 1e-05, импульс = 0.1, affine = True, track_running_stats = True)
    (8): ReLU (inplace = True)
    (9): ConvTranspose2d (128, 64, размер_ядра = (4, 4), stride = (2, 2), padding = (1, 1), bias = False)
    (10): BatchNorm2d (64, eps = 1e-05, импульс = 0,1, affine = True, track_running_stats = True)
    (11): ReLU (inplace = True)
    (12): ConvTranspose2d (64, 3, размер_ядра = (4, 4), stride = (2, 2), padding = (1, 1), bias = False)
    (13): Тань ()
  )
)
 

 (nn.Module):
    def __init __ (self, ngpu):
        super (Дискриминатор, сам) .__ init __ ()
        self.ngpu = ngpu
        self.main = nn.Sequential (
            # ввод (nc) x 64 x 64
            nn.Conv2d (nc, ndf, 4, 2, 1, bias = False),
            nn.LeakyReLU (0.2, inplace = True),
            # размер штата.(ndf) х 32 х 32
            nn.Conv2d (ndf, ndf * 2, 4, 2, 1, bias = False),
            nn.BatchNorm2d (ndf * 2),
            nn.LeakyReLU (0.2, inplace = True),
            # размер штата. (ndf * 2) х 16 х 16
            nn.Conv2d (ndf * 2, ndf * 4, 4, 2, 1, bias = False),
            nn.BatchNorm2d (ndf * 4),
            nn.LeakyReLU (0.2, inplace = True),
            # размер штата. (ndf * 4) х 8 х 8
            nn.Conv2d (ndf * 4, ndf * 8, 4, 2, 1, bias = False),
            nn.BatchNorm2d (ndf * 8),
            nn.LeakyReLU (0.2, inplace = True),
            # размер штата. (ndf * 8) х 4 х 4
            nn.Conv2d (ndf * 8, 1, 4, 1, 0, bias = False),
            nn.Sigmoid ()
        )

    def вперед (self, input):
        return self.main (ввод)
 

 # Создать дискриминатор
netD = Дискриминатор (ngpu) .to (устройство)

# При желании обрабатывать multi-gpu
если (устройство.type == 'cuda') и (ngpu> 1):
    netD = nn.DataParallel (netD, список (диапазон (ngpu)))

# Применяем функцию weights_init для случайной инициализации всех весов
# означает = 0, stdev = 0.2.
netD.apply (weights_init)

# Распечатать модель
печать (netD)
 

 Дискриминатор (
  (основной): Последовательный (
    (0): Conv2d (3, 64, размер_ядра = (4, 4), stride = (2, 2), padding = (1, 1), bias = False)
    (1): LeakyReLU (negative_slope = 0,2, inplace = True)
    (2): Conv2d (64, 128, размер_ядра = (4, 4), stride = (2, 2), padding = (1, 1), bias = False)
    (3): BatchNorm2d (128, eps = 1e-05, импульс = 0.1, affine = True, track_running_stats = True)
    (4): LeakyReLU (negative_slope = 0,2, inplace = True)
    (5): Conv2d (128, 256, размер_ядра = (4, 4), stride = (2, 2), padding = (1, 1), bias = False)
    (6): BatchNorm2d (256, eps = 1e-05, импульс = 0,1, affine = True, track_running_stats = True)
    (7): LeakyReLU (negative_slope = 0,2, inplace = True)
    (8): Conv2d (256, 512, размер_ядра = (4, 4), stride = (2, 2), padding = (1, 1), bias = False)
    (9): BatchNorm2d (512, eps = 1e-05, импульс = 0,1, affine = True, track_running_stats = True)
    (10): LeakyReLU (negative_slope = 0.\ top, \ quad l_n = - \ left [y_n \ cdot \ log x_n + (1 - y_n) \ cdot \ log (1 - x_n) \ right]

\] 

 
 Обратите внимание, как эта функция обеспечивает вычисление обоих компонентов журнала.
в целевой функции (т.е. \ (log (D (x)) \) и
\ (журнал (1-D (G (z))) \)). Мы можем указать, какую часть уравнения BCE нужно
использовать с входом \ (y \). Это выполняется в цикле обучения.
который скоро появится, но важно понимать, как мы можем
выберите, какой компонент мы хотим вычислить, просто изменив \ (y \)
(я.е. Этикетки GT). 
 
 Затем мы определяем нашу настоящую метку как 1, а фальшивую как 0.
метки будут использоваться при расчете потерь \ (D \) и
\ (G \), и это также соглашение, используемое в исходной GAN
бумага. Наконец, мы настроили два отдельных оптимизатора, один для \ (D \) и
один для \ (G \). Как указано в документе DCGAN, оба являются Адамом
оптимизаторы со скоростью обучения 0,0002 и Beta1 = 0,5. Для отслеживания
прогресса обучения генератора, мы сгенерируем фиксированный пакет
скрытых векторов, взятых из распределения Гаусса
(я.е. fixed_noise). В цикле обучения мы будем периодически вводить
этот фиксированный_шум в \ (G \), и на итерациях мы увидим
изображения формируются из шума. 
 
 # Инициализировать функцию BCELoss
критерий = nn.BCELoss ()

# Создать пакет скрытых векторов, которые мы будем использовать для визуализации
# прогрессия генератора
fixed_noise = torch.randn (64, nz, 1, 1, device = device)

# Установите условные обозначения для настоящих и поддельных этикеток во время обучения
real_label = 1.
fake_label = 0.

# Настройте оптимизаторы Adam для G и D
optimizerD = optim.Адам (netD.parameters (), lr = lr, beta = (beta1, 0.999))
optimizerG = optim.Adam (netG.parameters (), lr = lr, beta = (beta1, 0.999))
 
 Обучение 
 Наконец, теперь, когда мы определили все части структуры GAN,
мы можем тренировать это. Помните, что обучение GAN - это своего рода искусство.
формы, так как неправильные настройки гиперпараметров приводят к коллапсу режима с
небольшое объяснение того, что пошло не так. Здесь мы будем внимательно следить
Алгоритм 1 из статьи Гудфеллоу, придерживаясь некоторых из лучших
практики, показанные в ганхаках.А именно, мы будем «строить разные мини-партии под настоящие и подделки».
изображения, а также отрегулируйте целевую функцию G, чтобы максимизировать
\ (logD (G (z)) \). Обучение разделено на две основные части. Часть 1
обновляет Дискриминатор, а Часть 2 обновляет Генератор.
  Часть 1 - Обучение дискриминатора 
 Напомним, цель обучения дискриминатора - максимизировать
вероятность правильной классификации заданных входных данных как реальных или фальшивых. В
По словам Гудфеллоу, мы хотим «обновить дискриминатор по возрастанию.
его стохастический градиент ».Практически мы хотим максимизировать
\ (журнал (D (x)) + журнал (1-D (G (z))) \). За счет отдельной мини-партии
предложение от ganhacks, мы рассчитаем это в два этапа. Сначала мы
построит пакет реальных образцов из обучающей выборки, вперед
пройти через \ (D \), вычислить потерю (\ (log (D (x)) \)), затем
вычислить градиенты при обратном проходе. Во-вторых, построим
партия поддельных образцов с генератором тока, передайте это
партия через \ (D \), вычислить потери (\ (log (1-D (G (z))) \)),
и  накапливают  градиентов с обратным проходом.Теперь с
градиенты, накопленные как из реальных, так и из поддельных партий, мы
вызвать шаг оптимизатора Дискриминатора.
  Часть 2 - Обучение генератора 
 Как указано в исходной статье, мы хотим обучить Генератор
минимизация \ (log (1-D (G (z))) \) в целях создания лучших подделок.
Как уже упоминалось, Гудфеллоу показал, что этого недостаточно.
градиенты, особенно в начале процесса обучения. В качестве исправления мы
вместо этого хотите максимизировать \ (log (D (G (z))) \).В коде мы выполняем
это путем: классификации выхода генератора из части 1 с
Дискриминатор, вычисление потери G  с использованием реальных меток как GT , вычисление
Градиенты G в обратном проходе и, наконец, обновление параметров G
с шагом оптимизатора. Может показаться нелогичным использовать настоящие
метки как метки GT для функции потерь, но это позволяет нам использовать
\ (log (x) \) часть BCELoss (а не \ (log (1-x) \)
part), что мы и хотим.
 Наконец, мы сделаем статистическую отчетность, и в конце каждого
эпоху, мы протолкнем наш пакет fixed_noise через генератор в
визуально отслеживать прогресс тренировки G.Статистика тренировок
сообщается:
  Loss_D  - потери дискриминатора рассчитываются как сумма потерь для
все реальные и все поддельные партии (\ (log (D (x)) + log (1 - D (G (z))) \)).
  Loss_G  - потери генератора рассчитываются как \ (log (D (G (z))) \)
  D (x)  - средний выход (по партии) дискриминатора
для всей реальной партии. Это должно начинаться с 1, затем
теоретически сходятся к 0,5, когда G становится лучше. Подумайте, почему
это.
  D (G (z))  - средние выходы дискриминатора для всего поддельного пакета.
Первое число перед обновлением D, а второе число -
после обновления D. Эти числа должны начинаться с 0 и сходиться к
0,5, когда G становится лучше. Подумайте, почему это так.
  Примечание:  Этот шаг может занять некоторое время, в зависимости от того, сколько эпох вы
запустить, и если вы удалили некоторые данные из набора данных.
 # Цикл обучения

# Списки для отслеживания прогресса
img_list = []
G_losses = []
D_losses = []
iters = 0

print ("Запуск цикла обучения... ")
# Для каждой эпохи
для эпохи в диапазоне (num_epochs):
    # Для каждого пакета в загрузчике данных
    для i данные в перечислении (загрузчик данных, 0):

        ###########################
        # (1) Обновить сеть D: увеличить журнал (D (x)) + журнал (1 - D (G (z)))
        ##########################
        ## Тренируйтесь с полностью реальной партией
        netD.zero_grad ()
        # Форматировать пакет
        real_cpu = данные [0] .to (устройство)
        b_size = real_cpu.size (0)
        label = torch.full ((b_size,), real_label, dtype = torch.float, device = device)
        # Прямая передача реальной партии через D
        output = netD (real_cpu) .view (-1)
        # Рассчитать потери для реальной партии
        errD_real = критерий (вывод, метка)
        # Рассчитываем градиенты для D при обратном проходе
        errD_real.backward ()
        D_x = output.mean (). Item ()

        ## Тренируйтесь с поддельной партией
        # Сгенерировать пакет скрытых векторов
        noise = torch.randn (b_size, nz, 1, 1, device = device)
        # Создание пакета поддельных изображений с помощью G
        fake = netG (шум)
        метка.fill_ (fake_label)
        # Классифицируйте все поддельные партии с помощью D
        output = netD (fake.detach ()). view (-1)
        # Рассчитать убыток D для полностью поддельной партии
        errD_fake = критерий (вывод, метка)
        # Вычислить градиенты для этого пакета, накопленные (суммированные) с предыдущими градиентами
        errD_fake.backward ()
        D_G_z1 = output.mean (). Item ()
        # Вычислить ошибку D как сумму над поддельной и реальной партиями
        errD = errD_real + errD_fake
        # Обновить D
        optimizerD.шаг()

        ###########################
        # (2) Обновить сеть G: увеличить журнал (D (G (z)))
        ##########################
        netG.zero_grad ()
        label.fill_ (real_label) # поддельные метки реальны по стоимости генератора
        # Поскольку мы только что обновили D, выполните еще один прямой проход полностью поддельного пакета через D
        output = netD (поддельный) .view (-1)
        # Рассчитать потери G на основе этого вывода
        errG = критерий (вывод, метка)
        # Рассчитываем градиенты для G
        errG.назад ()
        D_G_z2 = output.mean (). Item ()
        # Обновить G
        optimizerG.step ()

        # Вывод статистики тренировок
        если я% 50 == 0:
            print ('[% d /% d] [% d /% d] \ tLoss_D:% .4f \ tLoss_G:% .4f \ tD (x):% .4f \ tD (G (z)):% .4f /% .4f '
                  % (эпоха, num_epochs, i, len (загрузчик данных),
                     errD.item (), errG.item (), D_x, D_G_z1, D_G_z2))

        # Сохранить убытки для построения графика позже
        G_losses.append (errG.item ())
        D_losses.append (errD.item ())

        # Проверить, как работает генератор, сохранив вывод G на fixed_noise
        if (iters% 500 == 0) или ((epoch == num_epochs-1) and (i == len (dataloader) -1)):
            с факелом.no_grad ():
                fake = netG (фиксированный_шум) .detach (). cpu ()
            img_list.append (vutils.make_grid (поддельный, padding = 2, normalize = True))

        iters + = 1
 
 Вышел:
 Запуск цикла обучения ...
[0/5] [0/1583] Loss_D: 2,0036 Loss_G: 5,6241 D (x): 0,5882 D (G (z)): 0,6680 / 0,0059
[0/5] [50/1583] Loss_D: 0,4017 Loss_G: 29,3061 D (x): 0,8416 D (G (z)): 0,0000 / 0,0000
[0/5] [100/1583] Loss_D: 0,4816 Loss_G: 6,0251 D (x): 0,8350 D (G (z)): 0,0124 / 0,0184
[0/5] [150/1583] Loss_D: 0.2277 Потери_G: 3,8022 D (x): 0,9269 D (G (z)): 0,1202 / 0,0492
[0/5] [200/1583] Loss_D: 0,5400 Loss_G: 3,8275 D (x): 0,7893 D (G (z)): 0,2022 / 0,0364
[0/5] [250/1583] Loss_D: 0,3170 Loss_G: 5,8323 D (x): 0,8597 D (G (z)): 0,1179 / 0,0062
[0/5] [300/1583] Loss_D: 0,7483 Loss_G: 5,2730 D (x): 0,6591 D (G (z)): 0,0167 / 0,0148
[0/5] [350/1583] Loss_D: 0,6047 Loss_G: 2,9358 D (x): 0,6818 D (G (z)): 0,0433 / 0,0966
[0/5] [400/1583] Loss_D: 0,6418 Loss_G: 4,5430 D (x): 0,8729 D (G (z)): 0,3379 / 0.0224
[0/5] [450/1583] Loss_D: 0,8565 Loss_G: 2,3526 D (x): 0,6073 D (G (z)): 0,1331 / 0,1319
[0/5] [500/1583] Loss_D: 0,5846 Loss_G: 4,9983 D (x): 0,7738 D (G (z)): 0,1739 / 0,0117
[0/5] [550/1583] Loss_D: 0,3538 Loss_G: 4,3271 D (x): 0,8124 D (G (z)): 0,0785 / 0,0234
[0/5] [600/1583] Loss_D: 0,7008 Loss_G: 7,5484 D (x): 0,5982 D (G (z)): 0,0026 / 0,0038
[0/5] [650/1583] Loss_D: 0,4744 Loss_G: 3,2670 D (x): 0,7922 D (G (z)): 0,1037 / 0,0733
[0/5] [700/1583] Loss_D: 0,4504 Loss_G: 4,9309 D (x): 0.7440 D (G (z)): 0,0223 / 0,0180
[0/5] [750/1583] Loss_D: 0,4027 Loss_G: 3,3199 D (x): 0,7737 D (G (z)): 0,0773 / 0,0582
[0/5] [800/1583] Loss_D: 1,1024 Loss_G: 7,2506 D (x): 0,9812 D (G (z)): 0,5447 / 0,0027
[0/5] [850/1583] Loss_D: 0,4796 Loss_G: 4,8715 D (x): 0,8605 D (G (z)): 0,2180 / 0,0170
[0/5] [900/1583] Loss_D: 0,4661 Loss_G: 3,0053 D (x): 0,7187 D (G (z)): 0,0467 / 0,0866
[0/5] [950/1583] Loss_D: 0,7518 Loss_G: 3,4152 D (x): 0,5994 D (G (z)): 0,0391 / 0,0657
[0/5] [1000/1583] Loss_D: 0.4943 Loss_G: 5,5188 D (x): 0,8810 D (G (z)): 0,2254 / 0,0134
[0/5] [1050/1583] Loss_D: 0,5179 Loss_G: 3,1087 D (x): 0,7276 D (G (z)): 0,1052 / 0,0741
[0/5] [1100/1583] Loss_D: 0,6139 Loss_G: 4,5758 D (x): 0,8608 D (G (z)): 0,2990 / 0,0214
[0/5] [1150/1583] Loss_D: 0,4753 Loss_G: 4,6744 D (x): 0,8477 D (G (z)): 0.2004 / 0,0186
[0/5] [1200/1583] Loss_D: 0,4619 Loss_G: 3,2213 D (x): 0,7852 D (G (z)): 0,127 / 0,0694
[0/5] [1250/1583] Loss_D: 0,6476 Loss_G: 6.4646 D (x): 0,8936 D (G (z)): 0,3419 / 0,0034
[0/5] [1300/1583] Loss_D: 0,5088 Loss_G: 5,9270 D (x): 0,9417 D (G (z)): 0,3198 / 0,0052
[0/5] [1350/1583] Loss_D: 0,8134 Loss_G: 5,4104 D (x): 0,8018 D (G (z)): 0,3595 / 0,0082
[0/5] [1400/1583] Loss_D: 2,4019 Loss_G: 3,1467 D (x): 0,2037 D (G (z)): 0,0031 / 0,0957
[0/5] [1450/1583] Loss_D: 0,6064 Loss_G: 2,8834 D (x): 0,6829 D (G (z)): 0,0930 / 0,0874
[0/5] [1500/1583] Loss_D: 0,9154 Loss_G: 1,9141 D (x): 0,5143 D (G (z)): 0.0272 / 0,2196
[0/5] [1550/1583] Loss_D: 0,8440 Loss_G: 2,3221 D (x): 0,6305 D (G (z)): 0,2079 / 0,1382
[1/5] [0/1583] Loss_D: 0,4939 Loss_G: 4,4775 D (x): 0,9461 D (G (z)): 0,3033 / 0,0207
[1/5] [50/1583] Loss_D: 0,4254 Loss_G: 4,2553 D (x): 0,8635 D (G (z)): 0,2067 / 0,0212
[1/5] [100/1583] Loss_D: 1,4839 Loss_G: 0,7523 D (x): 0,3427 D (G (z)): 0,0495 / 0,5243
[1/5] [150/1583] Loss_D: 0,3581 Loss_G: 4,2781 D (x): 0,8955 D (G (z)): 0,1877 / 0,0226
[1/5] [200/1583] Loss_D: 0,2898 Loss_G: 3.4719 D (x): 0,8489 D (G (z)): 0,0890 / 0,0480
[1/5] [250/1583] Loss_D: 0,3689 Loss_G: 3,7991 D (x): 0,8700 D (G (z)): 0,1738 / 0,0386
[1/5] [300/1583] Loss_D: 1,0293 Loss_G: 5,7885 D (x): 0,8963 D (G (z)): 0,5386 / 0,0064
[1/5] [350/1583] Loss_D: 0,4822 Loss_G: 3,4384 D (x): 0,8111 D (G (z)): 0,1785 / 0,0476
[1/5] [400/1583] Loss_D: 0,7664 Loss_G: 4,7033 D (x): 0,8929 D (G (z)): 0,4212 / 0,0169
[1/5] [450/1583] Loss_D: 0,5058 Loss_G: 4,2945 D (x): 0,8409 D (G (z)): 0,2430 / 0,0212
[1/5] [500/1583] Loss_D: 0.5970 Потери_G: 3,8799 D (x): 0,6431 D (G (z)): 0,0134 / 0,0506
[1/5] [550/1583] Loss_D: 0,4931 Loss_G: 2,9201 D (x): 0,6983 D (G (z)): 0,0323 / 0,0889
[1/5] [600/1583] Loss_D: 0,3948 Loss_G: 5,6183 D (x): 0,9121 D (G (z)): 0,2184 / 0,0082
[1/5] [650/1583] Loss_D: 0,4058 Loss_G: 3,2963 D (x): 0,8512 D (G (z)): 0,1721 / 0,0570
[1/5] [700/1583] Loss_D: 0,4223 Loss_G: 2,8456 D (x): 0,7879 D (G (z)): 0,1293 / 0,0824
[1/5] [750/1583] Loss_D: 1,6467 Loss_G: 0,8215 D (x): 0,3027 D (G (z)): 0,0235 / 0.5112
[1/5] [800/1583] Loss_D: 0,3192 Loss_G: 3,6751 D (x): 0,8384 D (G (z)): 0,1069 / 0,0391
[1/5] [850/1583] Loss_D: 2,2921 Loss_G: 0,4321 D (x): 0,1666 D (G (z)): 0,0015 / 0,7212
[1/5] [900/1583] Loss_D: 1,5961 Loss_G: 6,8182 D (x): 0,9378 D (G (z)): 0,7200 / 0,0042
[1/5] [950/1583] Loss_D: 0,7571 Loss_G: 2,4249 D (x): 0,6189 D (G (z)): 0,0906 / 0,1439
[1/5] [1000/1583] Loss_D: 1,0946 Loss_G: 4,2664 D (x): 0,8031 D (G (z)): 0,4656 / 0,0284
[1/5] [1050/1583] Loss_D: 0,5630 Loss_G: 2.4674 D (x): 0,7025 D (G (z)): 0,0974 / 0,1241
[1/5] [1100/1583] Loss_D: 0,4910 Loss_G: 2,2836 D (x): 0,7397 D (G (z)): 0,1237 / 0,1423
[1/5] [1150/1583] Loss_D: 0,5135 Loss_G: 2,6078 D (x): 0,8085 D (G (z)): 0,1984 / 0,1033
[1/5] [1200/1583] Loss_D: 0,8394 Loss_G: 4,0788 D (x): 0,9358 D (G (z)): 0,4674 / 0,0345
[1/5] [1250/1583] Loss_D: 0,3328 Loss_G: 3,4985 D (x): 0,8766 D (G (z)): 0,1581 / 0,0441
[1/5] [1300/1583] Loss_D: 0,4798 Loss_G: 3,4309 D (x): 0,8249 D (G (z)): 0.1967 / 0,0557
[1/5] [1350/1583] Loss_D: 0,4684 Loss_G: 2,2244 D (x): 0,7433 D (G (z)): 0,1038 / 0,1507
[1/5] [1400/1583] Loss_D: 0,4759 Loss_G: 2,6483 D (x): 0,7478 D (G (z)): 0,1131 / 0,1035
[1/5] [1450/1583] Loss_D: 0,2946 Loss_G: 3,3314 D (x): 0,8437 D (G (z)): 0,1000 / 0,0510
[1/5] [1500/1583] Loss_D: 0,9316 Loss_G: 4,8833 D (x): 0,9289 D (G (z)): 0,4997 / 0,0131
[1/5] [1550/1583] Loss_D: 0,6566 Loss_G: 1,9025 D (x): 0,6789 D (G (z)): 0,1606 / 0,1960
[2/5] [0/1583] Loss_D: 1.3964 Loss_G: 0,8117 D (x): 0,3370 D (G (z)): 0,0248 / 0,5183
[2/5] [50/1583] Loss_D: 1.1112 Loss_G: 5,5710 D (x): 0,9674 D (G (z)): 0,5910 / 0,0071
[2/5] [100/1583] Loss_D: 0,6288 Loss_G: 4,3092 D (x): 0,8904 D (G (z)): 0,3547 / 0,0214
[2/5] [150/1583] Loss_D: 0,5043 Loss_G: 3,7217 D (x): 0,9038 D (G (z)): 0,3018 / 0,0347
[2/5] [200/1583] Loss_D: 0,6040 Loss_G: 3,4518 D (x): 0,8611 D (G (z)): 0,3265 / 0,0434
[2/5] [250/1583] Loss_D: 0,5579 Loss_G: 2,4019 D (x): 0,7451 D (G (z)): 0,1764 / 0.1232
[2/5] [300/1583] Loss_D: 0,6892 Loss_G: 3,4138 D (x): 0,8008 D (G (z)): 0,3190 / 0,0495
[2/5] [350/1583] Loss_D: 0,5760 Loss_G: 2,4695 D (x): 0,7681 D (G (z)): 0,2202 / 0,1097
[2/5] [400/1583] Loss_D: 0,8072 Loss_G: 2,0747 D (x): 0,6636 D (G (z)): 0,2456 / 0,1648
[2/5] [450/1583] Loss_D: 0,4863 Loss_G: 2,8394 D (x): 0,8389 D (G (z)): 0,2339 / 0,0785
[2/5] [500/1583] Loss_D: 0,3900 Loss_G: 2,9180 D (x): 0,8503 D (G (z)): 0,1754 / 0,0686
[2/5] [550/1583] Loss_D: 0,4908 Loss_G: 3,2809 D (x): 0.8314 D (G (z)): 0,2365 / 0,0528
[2/5] [600/1583] Loss_D: 0,6857 Loss_G: 2,5456 D (x): 0,7920 D (G (z)): 0,3064 / 0,1099
[2/5] [650/1583] Loss_D: 0,6624 Loss_G: 2,0445 D (x): 0,6750 D (G (z)): 0,1882 / 0,1664
[2/5] [700/1583] Loss_D: 0,4440 Loss_G: 2,6007 D (x): 0,8196 D (G (z)): 0,1890 / 0,1000
[2/5] [750/1583] Loss_D: 0,5925 Loss_G: 2,4552 D (x): 0,7246 D (G (z)): 0,1949 / 0,1130
[2/5] [800/1583] Loss_D: 0,8061 Loss_G: 1,1014 D (x): 0,5645 D (G (z)): 0,1249 / 0,3799
[2/5] [850/1583] Loss_D: 0.5741 Loss_G: 2,9594 D (x): 0,8114 D (G (z)): 0,2691 / 0,0693
[2/5] [900/1583] Loss_D: 1,5721 Loss_G: 4,9029 D (x): 0,9319 D (G (z)): 0,6928 / 0,0144
[2/5] [950/1583] Loss_D: 0,7039 Loss_G: 1,5437 D (x): 0,6480 D (G (z)): 0,1766 / 0,2579
[2/5] [1000/1583] Loss_D: 0,7000 Loss_G: 2,7707 D (x): 0,8526 D (G (z)): 0,3749 / 0,0791
[2/5] [1050/1583] Loss_D: 1,3643 Loss_G: 4,4378 D (x): 0,8938 D (G (z)): 0,6420 / 0,0182
[2/5] [1100/1583] Loss_D: 0,6044 Loss_G: 2,8035 D (x): 0,8172 D (G (z)): 0.2924 / 0,0828
[2/5] [1150/1583] Loss_D: 0,7663 Loss_G: 3,4807 D (x): 0,8891 D (G (z)): 0,4313 / 0,0430
[2/5] [1200/1583] Loss_D: 0,4603 Loss_G: 2,6997 D (x): 0,7983 D (G (z)): 0,1768 / 0,0901
[2/5] [1250/1583] Loss_D: 0,6470 Loss_G: 1,8120 D (x): 0,6034 D (G (z)): 0,0757 / 0,2075
[2/5] [1300/1583] Loss_D: 1,2058 Loss_G: 4,6996 D (x): 0,8754 D (G (z)): 0,6093 / 0,0133
[2/5] [1350/1583] Loss_D: 0,7486 Loss_G: 2,2121 D (x): 0,7299 D (G (z)): 0,3037 / 0,1451
[2/5] [1400/1583] Loss_D: 0.7068 Потери_G: 3,51 10 D (x): 0,8625 D (G (z)): 0,3882 / 0,0380
[2/5] [1450/1583] Loss_D: 0,5626 Loss_G: 3,3974 D (x): 0,8895 D (G (z)): 0,3189 / 0,0454
[2/5] [1500/1583] Loss_D: 0,5408 Loss_G: 2,3834 D (x): 0,8134 D (G (z)): 0,2545 / 0,1136
[2/5] [1550/1583] Loss_D: 0,6539 Loss_G: 2,0238 D (x): 0,6954 D (G (z)): 0,2043 / 0,1694
[3/5] [0/1583] Loss_D: 0,5198 Loss_G: 2,1386 D (x): 0,6844 D (G (z)): 0,0938 / 0,1580
[3/5] [50/1583] Loss_D: 0,7341 Loss_G: 1,4617 D (x): 0,6535 D (G (z)): 0.1983 / 0,2744
[3/5] [100/1583] Loss_D: 0,8526 Loss_G: 2,0105 D (x): 0,6096 D (G (z)): 0,2228 / 0,1756
[3/5] [150/1583] Loss_D: 0,7331 Loss_G: 2,6831 D (x): 0,7610 D (G (z)): 0,3128 / 0,0893
[3/5] [200/1583] Loss_D: 0,5806 Loss_G: 1,7968 D (x): 0,7068 D (G (z)): 0,1670 / 0,1991
[3/5] [250/1583] Loss_D: 0,5409 Loss_G: 2,8793 D (x): 0,8868 D (G (z)): 0,3142 / 0,0742
[3/5] [300/1583] Loss_D: 0,6950 Loss_G: 1,5093 D (x): 0,6394 D (G (z)): 0,1609 / 0,2692
[3/5] [350/1583] Loss_D: 0,6397 Loss_G: 2.5371 D (x): 0,8446 D (G (z)): 0,3451 / 0,0963
[3/5] [400/1583] Loss_D: 0,6109 Loss_G: 1,9331 D (x): 0,6283 D (G (z)): 0,0703 / 0,1937
[3/5] [450/1583] Loss_D: 0,8714 Loss_G: 3,9065 D (x): 0,8538 D (G (z)): 0,4572 / 0,0275
[3/5] [500/1583] Loss_D: 0,6476 Loss_G: 1,6723 D (x): 0,7244 D (G (z)): 0,2351 / 0,2203
[3/5] [550/1583] Loss_D: 1,8250 Loss_G: 5,2458 D (x): 0,9385 D (G (z)): 0,7803 / 0,0096
[3/5] [600/1583] Loss_D: 0,6424 Loss_G: 1,8041 D (x): 0,6584 D (G (z)): 0,1413 / 0,1989
[3/5] [650/1583] Loss_D: 0.6175 Loss_G: 2,0338 D (x): 0,6414 D (G (z)): 0,1045 / 0,1734
[3/5] [700/1583] Loss_D: 0,5876 Loss_G: 2,3245 ​​D (x): 0,7775 D (G (z)): 0,2537 / 0,1248
[3/5] [750/1583] Loss_D: 0,8811 Loss_G: 4,2971 D (x): 0,9404 D (G (z)): 0,5134 / 0,0216
[3/5] [800/1583] Loss_D: 0,6739 Loss_G: 2,8126 D (x): 0,8440 D (G (z)): 0,3468 / 0,0846
[3/5] [850/1583] Loss_D: 0,5911 Loss_G: 1,9666 D (x): 0,7348 D (G (z)): 0,2160 / 0,1722
[3/5] [900/1583] Loss_D: 0,6297 Loss_G: 1,8840 D (x): 0,6939 D (G (z)): 0,1823 / 0.1800
[3/5] [950/1583] Loss_D: 0,6564 Loss_G: 2,5981 D (x): 0,7908 D (G (z)): 0,3045 / 0,0941
[3/5] [1000/1583] Loss_D: 0,7225 Loss_G: 2,1030 D (x): 0,6416 D (G (z)): 0,1666 / 0,1730
[3/5] [1050/1583] Loss_D: 0,7501 Loss_G: 1,3030 D (x): 0,6187 D (G (z)): 0,1768 / 0,3171
[3/5] [1100/1583] Loss_D: 0,6917 Loss_G: 2,3040 D (x): 0,8176 D (G (z)): 0,3436 / 0,1246
[3/5] [1150/1583] Loss_D: 1,1089 Loss_G: 0,7897 D (x): 0,3967 D (G (z)): 0,0562 / 0,5134
[3/5] [1200/1583] Loss_D: 0.6393 Loss_G: 1,3142 D (x): 0,6313 D (G (z)): 0,1168 / 0,3023
[3/5] [1250/1583] Loss_D: 0,5803 Loss_G: 2,0294 D (x): 0,7083 D (G (z)): 0,1625 / 0,1680
[3/5] [1300/1583] Loss_D: 0,6283 Loss_G: 2,2429 D (x): 0,6765 D (G (z)): 0,1650 / 0,1395
[3/5] [1350/1583] Loss_D: 0,6958 Loss_G: 1,5314 D (x): 0,6534 D (G (z)): 0,1818 / 0,2564
[3/5] [1400/1583] Loss_D: 0,6391 Loss_G: 2,1903 D (x): 0,7228 D (G (z)): 0,2234 / 0,1431
[3/5] [1450/1583] Loss_D: 0,8477 Loss_G: 0.8848 D (x): 0,5059 D (G (z)): 0,0645 / 0,4688
[3/5] [1500/1583] Loss_D: 0,6590 Loss_G: 2,8699 D (x): 0,8431 D (G (z)): 0,3439 / 0,0787
[3/5] [1550/1583] Loss_D: 0,5686 Loss_G: 1,6909 D (x): 0,7363 D (G (z)): 0,1939 / 0,2182
[4/5] [0/1583] Loss_D: 0,7629 Loss_G: 3,3521 D (x): 0,8821 D (G (z)): 0,4219 / 0,0477
[4/5] [50/1583] Loss_D: 1,2112 Loss_G: 4,4579 D (x): 0,9459 D (G (z)): 0,6307 / 0,0206
[4/5] [100/1583] Loss_D: 1,1740 Loss_G: 0,2933 D (x): 0,3955 D (G (z)): 0,0552 / 0.7675
[4/5] [150/1583] Loss_D: 0,6892 Loss_G: 2,2337 D (x): 0,6539 D (G (z)): 0,1838 / 0,1377
[4/5] [200/1583] Loss_D: 1,5520 Loss_G: 4,9921 D (x): 0,9426 D (G (z)): 0,7210 / 0,0112
[4/5] [250/1583] Loss_D: 0,9878 Loss_G: 3,1926 D (x): 0,8742 D (G (z)): 0,5089 / 0,0591
[4/5] [300/1583] Loss_D: 0,6414 Loss_G: 1,5396 D (x): 0,6460 D (G (z)): 0,1483 / 0,2559
[4/5] [350/1583] Loss_D: 0,6759 Loss_G: 1,6052 D (x): 0,6697 D (G (z)): 0,1739 / 0,2387
[4/5] [400/1583] Loss_D: 0,7116 Loss_G: 3,1252 D (x): 0.8642 D (G (z)): 0,3997 / 0,0553
[4/5] [450/1583] Loss_D: 0,5220 Loss_G: 2,6178 D (x): 0,7840 D (G (z)): 0,2154 / 0,0968
[4/5] [500/1583] Loss_D: 0,6115 Loss_G: 2,1015 D (x): 0,7343 D (G (z)): 0,2098 / 0,1590
[4/5] [550/1583] Loss_D: 1,3594 Loss_G: 3,8038 D (x): 0,8445 D (G (z)): 0,6197 / 0,0361
[4/5] [600/1583] Loss_D: 0,6954 Loss_G: 2,4080 D (x): 0,7530 D (G (z)): 0,2948 / 0,1124
[4/5] [650/1583] Loss_D: 0,4729 Loss_G: 1,9364 D (x): 0,7600 D (G (z)): 0,1459 / 0,1760
[4/5] [700/1583] Loss_D: 0.6615 Loss_G: 2,0966 D (x): 0,6646 D (G (z)): 0,1753 / 0,1528
[4/5] [750/1583] Loss_D: 0,6051 Loss_G: 2,9685 D (x): 0,8377 D (G (z)): 0,3057 / 0,0698
[4/5] [800/1583] Loss_D: 1,2542 Loss_G: 0,5964 D (x): 0,3524 D (G (z)): 0,0378 / 0,5989
[4/5] [850/1583] Loss_D: 0,6670 Loss_G: 2,1152 D (x): 0,6846 D (G (z)): 0,1959 / 0,1517
[4/5] [900/1583] Loss_D: 1,9754 Loss_G: 5,6796 D (x): 0,9602 D (G (z)): 0,7907 / 0,0064
[4/5] [950/1583] Loss_D: 0,7934 Loss_G: 3,9288 D (x): 0,9077 D (G (z)): 0,4599 / 0.0288
[4/5] [1000/1583] Loss_D: 1,1706 Loss_G: 2,7895 D (x): 0,8065 D (G (z)): 0,5476 / 0,0902
[4/5] [1050/1583] Loss_D: 0,4881 Loss_G: 2,3234 D (x): 0,7834 D (G (z)): 0,1894 / 0,1267
[4/5] [1100/1583] Loss_D: 0,5915 Loss_G: 2,8567 D (x): 0,8760 D (G (z)): 0,3297 / 0,0720
[4/5] [1150/1583] Loss_D: 0,6192 Loss_G: 2,1700 D (x): 0,7624 D (G (z)): 0,2458 / 0,1429
[4/5] [1200/1583] Loss_D: 0,7212 Loss_G: 4,3505 D (x): 0,9243 D (G (z)): 0,4435 / 0,0183
[4/5] [1250/1583] Loss_D: 0.6585 Loss_G: 1,6613 D (x): 0,5892 D (G (z)): 0,0633 / 0,2347
[4/5] [1300/1583] Loss_D: 0,4058 Loss_G: 2,2434 D (x): 0,8321 D (G (z)): 0,1762 / 0,1310
[4/5] [1350/1583] Loss_D: 0,6326 Loss_G: 2,4029 D (x): 0,8080 D (G (z)): 0,3038 / 0,1162
[4/5] [1400/1583] Loss_D: 0,5332 Loss_G: 2,1616 D (x): 0,7447 D (G (z)): 0,1801 / 0,1447
[4/5] [1450/1583] Loss_D: 0,6374 Loss_G: 1,2981 D (x): 0,6937 D (G (z)): 0,1880 / 0,3080
[4/5] [1500/1583] Loss_D: 0,6931 Loss_G: 1.6255 D (x): 0,6683 D (G (z)): 0,2032 / 0,2296
[4/5] [1550/1583] Loss_D: 0,5664 Loss_G: 2,4322 D (x): 0,7429 D (G (z)): 0,1977 / 0,1202
 
 Результаты 
 Наконец, давайте посмотрим, как мы это сделали. Здесь мы рассмотрим три
разные результаты. Сначала посмотрим, как изменились потери D и G.
во время тренировки. Во-вторых, мы визуализируем вывод G на fixed_noise
партия для каждой эпохи. И в-третьих, мы рассмотрим набор реальных данных.
рядом с партией фальшивых данных от
 г.
  Потери по сравнению с итерацией обучения 
 Ниже приведен график потерь D&G в зависимости от итераций обучения.
 plt. Рисунок (figsize = (10,5))
plt.title («Потеря генератора и дискриминатора во время обучения»)
plt.plot (G_losses, label = "G")
plt.plot (D_losses, label = "D")
plt.xlabel ("итерации")
plt.ylabel («Потеря»)
plt.legend ()
plt.show ()
 
  Визуализация прогресса G 
 Помните, как мы сохранили выходной сигнал генератора в пакете fixed_noise
после каждой эпохи обучения. Теперь мы можем визуализировать обучение
прогрессия G с анимацией. Нажмите кнопку воспроизведения, чтобы начать
анимация.
 # %% захват
fig = plt.figure (figsize = (8,8))
plt.axis ("выключено")
ims = [[plt.imshow (np.transpose (i, (1,2,0)), animated = True)] для i в img_list]
ani = animation.ArtistAnimation (fig, ims, interval = 1000, repeat_delay = 1000, blit = True)

HTML (ani.to_jshtml ())
 
  Реальные изображения и поддельные изображения 
 Наконец, давайте посмотрим на несколько реальных и поддельных изображений.
боковая сторона.
 
 # Получите пакет реальных изображений из загрузчика данных
real_batch = следующий (iter (загрузчик данных))  # Постройте реальные изображения
plt.рисунок (figsize = (15,15))
plt.subplot (1,2,1)
plt.axis ("выключено")
plt.title («Настоящие изображения»)
plt.imshow (np.transpose (vutils.make_grid (real_batch [0] .to (устройство) [: 64], padding = 5, normalize = True) .cpu (), (1,2,0)))  # Постройте поддельные изображения из последней эпохи
plt.