Рубрика «математика» - 12

Дарим книгу «Гарри Поттер и методы рационального мышления» победителям олимпиад (v2) - 1

Несколько лет назад мы собрали 11 миллионов рублей на некоммерческую печать «Гарри Поттера и методов рационального мышления», побив рекорд российских краудфандинг-проектов по объёму сборов, и пообещалиЧитать полностью »

Отдельная вкладка для просмотра математики в реальном времени
Отдельная вкладка для просмотра математики в реальном времени

Введение

Далее будут описываться способы ускорения набора LaTeX-овского текста, поэтому если Вы не знаете, что такое LaTeX, то Вам придется изучить это самостоятельно (может кто оставит полезные ссылки в комментариях).

Читать полностью »

При использовании компаратора в алгоритмах boost::sort и std::sort важно учитывать некоторые особенности работы этих алгоритмов, игнорирование которых может привести к неожиданным последствиям, в том числе к segmentation fault.

image

Чаще всего при сортировке объектов пользовательских типов написание кода сравнения элементов коллекции не вызывает вопросов. Компаратор должен возвращать true, если первый аргумент меньше второго, то есть в отсортированном массиве первый аргумент должен идти перед вторым. Алгоритмы сначала вызывают компаратор для пары элементов x и y. Если компаратор вернул true, значит, элемент x меньше y и он должен идти в коллекции перед элементом y, если false, то компаратор вызывается повторно для пары y и x. Если компаратор опять вернул false, значит, элементы равны, иначе порядок определен.

Меня зовут Олег Игнатов, я — Development Team Lead в команде KICS (Kaspersky Industrial CyberSecurity) «Лаборатории Касперского». Мы защищаем промышленные инфраструктуры и сети от специализированных киберугроз. В этой статье расскажу о некоторых особенностях использования компараторов в С++, знание которых позволит не наступить на различные грабли и сэкономить время при разборе багов.
Читать полностью »

Вы, наверное, слышали про dalle-2, midjourney, stable diffusion? Слышали о моделях, которые по тексту генерируют картинку. Совсем недавно они продвинулись настолько, что художники протестуют, закидывая в стоки картинки с призывом запретить AI, а недавно, вообще, в суд подали! В этой статье будем разбираться, как такие модели работают. Начнем с азов и потихоньку накидаем деталей и техник генерации. Но будем избегать сложной математики – если хотите в нее погрузиться, то рекомендую эту статью (ссылка).

Читать полностью »

Результат формулы Байеса показывает, как поступление новых данных о событии влияет на вероятность исхода этого события. Применений данной формулы крайне много, вот несколько примеров:

Это очень хорошой case для оптимизации. Алгоритм крайне прост и его знают все. Но сколько можно сделать!

1. Julia, попытка первая и наивная

Julia хорошо изображает из себя питоно-подобный язык с утиной типизацией, будучи по реализации совершенно не питоно подобной. При том что синтаксис у нее отличается от Питона (и индексы начинаются с 1), почти каждую строчку надо переписывать, но все эти переписывания кажутся довольно тривиальными, что делает ее хорошим языком для проекта, когда Python уже жмет. Но эта похожесть может сыграть дурную службу.

Наша первая реализация:

Читать полностью »
Прощай, Data Science - 1

Это по большей мере личный пост, а не какое-то глубокое исследование. Если вам нужны какие-то выводы, то здесь вы их не найдёте. Откровенно говоря, я даже не знаю, кто его целевая аудитория (возможно «дата-саентисты, которые себя ненавидят»?).

Последние несколько лет я был дата-саентистом, но в 2022 году получил новую должность дата-инженера, и пока я ею вполне доволен.

Я по-прежнему работаю вместе с «дата-саентистами» и немного продолжаю заниматься этой сферой, но вся моя работа по «data science» заключается в руководстве и консультировании по чужой работе. Я в большей степени занимаюсь реализацией data science (MLOps) и дата-инжинирингом.

Основная причина разочарования в data science заключалась в том, что работа казалась несущественной, во многих смыслах этого слова «неважной»:

  • Работа — это непрекращающийся поток разработки, продукта и офисной политики, поэтому часто так бывает, что работа хороша настолько, насколько хорошо самое слабое звено в цепи.
  • Никто не знал, в чём заключается разница между плохой и хорошей работой в data science, да никого это и не волновало. Это значит, что вы можете быть абсолютным неудачником или гением в ней, но в любом случае получите примерно одинаковое признание.
  • Работа часто приносила очень малую пользу бизнесу (часто компенсируя некомпетентность выше по цепочке управления).
  • Когда польза от работы превышала затраты на оплату труда, часто это не давало внутренней отдачи (например, настройка параметра, чтобы бизнес зарабатывал больше денег).

Читать полностью »

В одной из своих прошлых статей по эволюции случайной конфигурации в игре жизнь я выдвинул гипотезу: Первая гипотеза касается окончания 'движухи' - в широком диапазоне изначальных плотностей p от 0.1 до 0.7, после окончания 'движухи' 'пепел' имеет одну и ту же плотность, около 0.27

Рассчитывая фрактал РиманаЧитать полностью »

В своей последней статье я попытался создать фрактал, порожденный простыми числами. Но он меня не очень устроил эстетически. Поэтому я решил воспользоваться zeta функцией Римана для создания фракталов.

Самый популярный фрактал, фрактал Мандельброта, создается итерацией функции:

X_{n+1}=X_n^2 + c

Читать полностью »

Занимательная задачка по мотивам теоремы Гёделя о неполноте - 1
Альберт Эйнштейн награждает Гёделя (второй справа) наградой, названной в честь него самого

В 1931 году австрийский логик, математик и философ математики Курт Гёдель опубликовал свою теорему о неполноте. Эта работа считается одним из величайших интеллектуальных достижений современности.

В теореме утверждается, что в любой разумной математической системе всегда будут существовать истинные утверждения, которые невозможно доказать. Это утверждение шокировало математическую общественность, в которой до того преобладал неистребимый оптимизм, касающийся мощи и всеобъемлющей природы математики. Предполагалось, что математика «полна» — то есть, любое утверждение можно доказать или опровергнуть. 25-летний Гёдель показал, что это не так, составив корректное утверждение, доказать которое невозможно. Таким образом он продемонстрировал ограничения математики.

Теорема о неполноте преобразовала исследования основ математики и станет важным фактором развития информатики, поскольку из неё следует, что у возможностей всех формализованных систем, в том числе и языков программирования, есть свои ограничения.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js