Боулинг — один из самых массовых видов спорта в США: более 45 миллионов игроков ежегодно и многомиллионные призы на турнирах. Правда, до сих пор не существовало единой физической модели, которая бы с высокой точностью предсказывала поведение шара на дорожке.
Ученые попытались выяснить, как выбить страйк в боулинге. Интересные факты
Американские ученые разработали математическую модель, которая способна точно предсказать траекторию шара и повысить шансы на страйк в боулинге. Так, исследование может изменить подход к тренировкам, разработке оборудования и проведению турниров по боулингу.
Unsplash
Теперь такая модель появилась — усилиями ученых из Принстона, MIT, Университета Нью-Мексико, Лафборо и Суортмора!
Как выбить страйк в боулинге
Опубликованная в журнале AIP Advances научная статья предлагает систему из шести дифференциальных уравнений, основанных на уравнениях Эйлера для твердого тела.
- Модель учитывает целый ряд параметров, включая форму нанесения масла на дорожку и незначительную асимметрию шара. Это позволяет визуализировать наилучшие условия для страйка.
- По словам одного из авторов исследования, Кертиса Хупера, цель проекта — создать практичный инструмент для игроков, тренеров, производителей снаряжения и организаторов турниров по боулингу.
- «Способность точно предсказать траектории шара открывает путь к новым стратегиям и конструкциям», — отметил Хупер.
Новые достижения и модель для боулинга
Десятилетиями большинство моделей оценивали броски в боулинге на основе статистики — параметров самих игроков, а не динамики шара. Такие подходы часто не справляются с незначительными изменениями техники или условий.
Авторы новой модели пошли дальше — они учли:
- распределение масла по дорожке (которое меняется от турнира к турниру);
- форму и весовую асимметрию шара (которая влияет на вращение);
- параметры дорожки и угол входа в «карман»;
- допустимую погрешность броска —«зону промаха».
- «Мы дали потенциальному игроку не только расчетную точку входа, но и диапазон, в котором он может действовать уверенно», — заявил Кертис Хупер.
Одна из сложностей — перевести научные переменные в язык, понятный тренерам и спортсменам. Еще одна задача — адаптация модели под реальные инструменты, уже используемые в тренировках.
В будущем авторы планируют доработать модель и учесть дополнительные параметры: неровности дорожки, вариации в погодных условиях внутри помещений и другие нюансы.