Как сделать хорошее шампанское
Допиваю брют одной известной дорогой марки, несмотря на грубоватый, дубоватый и тяжеловатый вкус, и думаю, как можно было бы сделать хорошее шампанское.
Надо выбрать сорта винограда, промышленное выращивание которых практически возможно в данной местности, и сделать из каждого по отдельности, по той же технологии, что и целевое шампанское, брют. Под «сортом винограда» можно понимать и один и тот же сорт, выращенный в разных условиях, более или менее поздно отделённый от гребня, перелитый и т.п.
Затем надо подобрать экспертов, вкус который не слишком расходился бы с твоим вкусом или вкусом рынка, т.е они должны считать те же вина хорошими, что и целевая аудитория.
Эти эксперты должны выработать набор характеристик для оценки каждого вина, например, «кислотность/танинность/цветочный аромат», а также указать в этом пространстве идеальное шампанское sid. Если они затрудняются с идеалом, пусть укажут лучший известный им сорт. В этой системе координат, хорошие и плохие, по мнению экспертов, вина должны располагаться далеко, но координаты «хороший-плохой» там быть не должно. Набор координат не обязан быть общим у всех экспертов; работать можно с каждым по отдельности. Количество координат не должно быть больше количества сортов.
Затем эксперты должны разместить в своей системе координат все моносортовые игристые вина, определив для каждого вектор sj.
После этого, надо проверить шкалы на линейную независимость: ни одна из них, по итогам размещения вин, не дожна оказаться линейной комбинацией остальных, даже приблизительно. (Интересно, что будет, если окажется, что общая оценка - линейная функция от координат. Тогда задача сводится к линейному программированию, а решение будет состоять из одного сорта.)
В первом приближении, купаж для идеального вина получится решением системы линейных уравнений: sid = Σxjsj; 0 ≤ xj ≤ 1; Σxj = 1. Разумеется, учитывая ограничения на xj, решения может и не найтись: тогда нужно прибавлять другие сорта.
Даже после прибавления сортов, решения может не быть. Тогда надо изменить задачу, найдя такую комбинацию x, при которой расстояние между sid и Σxjsj минимально. Это решение будет лежать на одной из ограничительных поверхностей, что будет означать нулевой процент какого-то сорта, или, что будет забавнее, что шампанское должно быть целиком из одного, как в случае, когда оценка экспертов - линейная функция от характеристик.
Решение в первом приближении можно проверить экспериментально, просто смешав в бокале в требуемой пропорции вина. По итогам дегустации, можно скорректировать купаж; кроме того, полезно проверить, что будет, если удалить сорта, содержание которых совсем невелико; возможно, они не нужны совсем.
Итоговое вино будет состоять из сортов винограда в полученной выше пропорции.
С Новым годом.
Надо выбрать сорта винограда, промышленное выращивание которых практически возможно в данной местности, и сделать из каждого по отдельности, по той же технологии, что и целевое шампанское, брют. Под «сортом винограда» можно понимать и один и тот же сорт, выращенный в разных условиях, более или менее поздно отделённый от гребня, перелитый и т.п.
Затем надо подобрать экспертов, вкус который не слишком расходился бы с твоим вкусом или вкусом рынка, т.е они должны считать те же вина хорошими, что и целевая аудитория.
Эти эксперты должны выработать набор характеристик для оценки каждого вина, например, «кислотность/танинность/цветочный аромат», а также указать в этом пространстве идеальное шампанское sid. Если они затрудняются с идеалом, пусть укажут лучший известный им сорт. В этой системе координат, хорошие и плохие, по мнению экспертов, вина должны располагаться далеко, но координаты «хороший-плохой» там быть не должно. Набор координат не обязан быть общим у всех экспертов; работать можно с каждым по отдельности. Количество координат не должно быть больше количества сортов.
Затем эксперты должны разместить в своей системе координат все моносортовые игристые вина, определив для каждого вектор sj.
После этого, надо проверить шкалы на линейную независимость: ни одна из них, по итогам размещения вин, не дожна оказаться линейной комбинацией остальных, даже приблизительно. (Интересно, что будет, если окажется, что общая оценка - линейная функция от координат. Тогда задача сводится к линейному программированию, а решение будет состоять из одного сорта.)
В первом приближении, купаж для идеального вина получится решением системы линейных уравнений: sid = Σxjsj; 0 ≤ xj ≤ 1; Σxj = 1. Разумеется, учитывая ограничения на xj, решения может и не найтись: тогда нужно прибавлять другие сорта.
Даже после прибавления сортов, решения может не быть. Тогда надо изменить задачу, найдя такую комбинацию x, при которой расстояние между sid и Σxjsj минимально. Это решение будет лежать на одной из ограничительных поверхностей, что будет означать нулевой процент какого-то сорта, или, что будет забавнее, что шампанское должно быть целиком из одного, как в случае, когда оценка экспертов - линейная функция от характеристик.
Решение в первом приближении можно проверить экспериментально, просто смешав в бокале в требуемой пропорции вина. По итогам дегустации, можно скорректировать купаж; кроме того, полезно проверить, что будет, если удалить сорта, содержание которых совсем невелико; возможно, они не нужны совсем.
Итоговое вино будет состоять из сортов винограда в полученной выше пропорции.
С Новым годом.