Рубрика «фрактал»
Функция Кантора: «дьявольская лестница» в математическом анализе
2025-03-03 в 22:57, admin, рубрики: Канторово множество, фрактал, функция, Функция КантораНедавно на Хабре вышла интересная статья «Рваная, чудовищная функция, которая сломала математический анализ». В ней рассказывалось о функции Вейерштрасса — знаменитом примере непрерывной, но нигде не дифференцируемой функции, которую математики XIX века называли «безобразным злом». Это вызвало у меня интерес к другим необычным («патологическим») функциям. Мне захотелось разобраться, как подобные объекты влияют на развитие математики и даже находят отражение в современных областях, таких как машинное обучение.
В этой статье я хочу поделиться исследованием про Читать полностью »
Реверс-инжиниринг 128-битного дракона
2025-02-17 в 10:12, admin, рубрики: dos, дракон Девиса-Кнута, дракон Хартера-Хейтуэя, кривая дракона, никто не читает теги, система итерируемых функций, фрактал
КДПВ для этой статьи сгенерировала программа размером всего в 16 байтов. Под катом разберёмся в том, как в столь скромном объёме сумел спрятаться дракон и какие силы поддерживают его жизнь. Для лучшего понимания происходящего мы портируем эту красоту на JavaScript.
Фрактальное самоподобие Вселенной и бесконечная вложенность материи – правда или миф?
2025-01-16 в 10:38, admin, рубрики: бесконечная вложенность, квантовая гравитация, масштабная инвариантность, множество мандельброта, планковская длина, пределы материи, самоподобие, фрактал
«Реальность имеет свои пределы; мир воображения – безграничен» (Жан-Жак Руссо)
Рисуем фракталы на Rust и CUDA
2024-06-09 в 10:12, admin, рубрики: CUDA, Nvidia, Rust, множество мандельброта, фрактал
Фракталы — это бесконечные самоподобные фигуры. Они определяются простыми математическими формулами, которые создают удивительную красоту!
В этой статье мы рассмотрим алгоритм визуализации одного из самых известных фракталов на языке Rust с аппаратным ускорением NVIDIA, масштабированием, сглаживанием и многопоточностью.
Множество Мандельброта
Как Пифагор, Платон и Будда предвосхитили самую смелую гипотезу современной науки
2021-05-20 в 23:04, admin, рубрики: будда, Вселенная, математика, Научно-популярное, пифагор, ПЛАТОН, принцип неопределённости, рекурсия, тегмарк, физика, фрактал, Читальный зал, шуньята
Меня всегда поражало, что основы всей нашей цивилизации были заложены людьми, жившими две с половиной тысячи лет назад и не имевшими почти никаких способов получения знаний о мире кроме собственного разума - только лишь с помощью него одного они по капле воды смогли догадаться о существовании океана.
Хабр, привет. Эта статья не претендует на большую серьезность, я просто хочу поделиться новой формой, которую я открыл. Это такой круг, цвет точек которого равен сумме квадратов координат заданной точки. Другими словами pixel_color=(pixel_x^2+pixel_y^2).toString(16).
Читать полностью »
Фрактал Герасимова. Обнаружил закономерность. Таблица Чёрного
2018-12-24 в 9:30, admin, рубрики: fractal, Алгоритмы, закономерность, математика, ненормальное программирование, последовательность, таблица чёрного, фракталЯ обнаружил эту закономерность, когда разглядывал пост пользователя xcont. Наткнувшись на эту публикацию, я обратил внимание на то что узоры повторяются не только при увеличении масштаба по числам Фибоначчи.
Мне стало интересно есть ли закономерность в этих узорах. Но имея только 2 параметра x и y, я решил что нужно обозначать что-то ещё, общее среди всех получаемых узоров. Тут я заметил что если взять первые 4 квадрата на поле, в любом случае мы получаем 3 варианта начала узора, если линия идёт:
вверх(↑)
вниз(↓)
или же не идёт*(-)
Метод фрактального многообразия в задачах Data Science
2018-05-04 в 11:46, admin, рубрики: big data, BigData, анализ данных, Большие данные, математика, топология, фрактал, фракталы1. Постановка задачи
Наборы числовых упорядоченных данных можно разделить на две группы: гауссовы и странные (негауссовы). Если к гауссовым данным можно применять количественное сравнение, то к странным данным такой подход неприменим ввиду их относительности и отсутствия стандарта, что оставляет возможным лишь качественный анализ, который во многих случаях является неоднозначным и трудоемким. При этом такие данные широко распространены, а задача их анализа является актуальной для многих областей науки.
Далее будет представлен вычислительный метод, преобразующий исходные негауссовы данные в гауссовы, что позволяет в дальнейшем сравнивать количественно структурные характеристики больших наборов данных.
Скорректированный скользящий экзамен, соклассификаторы, фрактальные классификаторы и локальная вероятность ошибки
2016-01-27 в 13:10, admin, рубрики: data mining, Алгоритмы, классификатор, машинное обучение, ошибки, распознавание образов, фрактал В данной работе даются элементы введения в классификацию с обучением на малых выборках — от удобной системы обозначений до специальных оценок надежности. Постоянное наращивание быстродействия вычислительных устройств и малые выборки, позволяют пренебречь значительным объемом вычислений, необходимым при получении некоторых из этих оценок.
Читать полностью »