Рубрика «математика» - 86

Математика — прекрасная и очень красивая наука с множеством областей, теорий и ответвлений. Однако есть в ней особая, «чистая» область, этакая математика в квадрате, под названием высшая арифметика. А уже там прячется основа основ всей математики, её священный Грааль — элементарная теория чисел, изучающая без использования методов других разделов математики такие вопросы как делимость целых чисел, проблема факторизации, диофантовы уравнения и многое другое. Одну из открытых проблем этой теории, гипотезу Била, я доказал и сегодня вам это покажу.

Что это за зверь? Гипотеза Била — предложенное в 1993 году математиком-любителем Эндрю Билом (Andrew Beal) утверждение со следующей формулировкой: если $inline$A^x + B^y = C^z$inline$, где $inline$A,B,C,x,y,z$inline$ — натуральные числа и $inline$ x,y,z > 2$inline$, то $inline$A,B,C$inline$ имеют общий простой делитель. Казалось бы всё просто, но это только на первый взгляд. Эта задача сложна настолько, что за её доказательство (или опровержение) Бил учредил премию в один миллион долларов. Звучит заманчиво? Очень. На этом вступление будем считать законченным и перейдём непосредственно к доказательству.
Читать полностью »

Это правильные пчелы: механическая адаптация к динамическому воздействию - 1

Разработка искусственных нейронных сетей нацелена на воссоздание своего рода искусственного мозга. Все нейроны связаны друг с другом, передают сигналы друг другу и зависят друг от друга. Чем их больше, тем сложнее и развитие будет сеть. Сегодня мы обратим внимание не на искусственные сети, а на те, что мы можем наблюдать в природе, ибо многое в технологиях человека позаимствовано именно от-туда. Но что можно сравнить с мозгом человека или с искусственной нейронной сетью? Ответ нестандартный — рой пчел. По отдельности пчелы не так интересны ученым, как в рое. Все мы знаем насколько слаженно и эффективно работает рой на благо улья. Каждая пчела выполняет определенную задачу, не мешая другим, а дополняя собой общий механизм улья, работающий безостановочно. Сегодня мы будем разбираться в необычном исследовании, пытающемся пояснить как рой пчел справляется с опасностями внешней среды и как индивидуальные особи в таких ситуациях взаимодействуют. Какую опасность ученые преподнесли бедным пчела, как они с ней справились и что это может значить для человека и науки? Ответы будем искать в докладе. Поехали.Читать полностью »

Изучение структуры существующих дружеских связей в вашем окружении может помочь вам наилучшим образом формировать новые связи при создании нового круга друзей

Как сетевая математика может помочь вам находить друзей - 1

Переходя в новую школу, на новую работу, переезжая в новый город – как вы заводите новых друзей? Можно подойти к вопросу активно, сформировать стратегически полезные связи с популярными ребятами. Или можно оставить всё на волю случая, полагаясь на случайны группы и связи. В любом подходе понимание структуры существующих дружеских связей в новом окружении может помочь вам сформировать наилучшие новые связи, что в итоге определит ваш круг знакомств.

Представьте себе переезд в новый необычный город, Регулярск, в котором есть странное правило: у каждого человека может быть не более четырёх друзей, но при этом каждый хочет максимизировать количество своих связей. Как будет выглядеть структура связей Регулярска? Чтобы изучить этот вопрос, мы используем математический объект под названием сеть.

Проще говоря, сеть – это набор объектов под названием «узлы», и связей между ними. Сети – понятие математически гибкое. Они могут обозначать компьютеры и связывающие их кабели, авторов и их помощников, состояния кубика Рубика и трансформации, позволяющие переходить между ними – по сути, любой тип связей, реальных или абстрактных. Чтобы изучить дружеские связи в Регулярске, мы создадим сеть, в которой узлами будут люди, а связями – дружба между ними.
Читать полностью »

Привет habr.

Тема «магических квадратов» достаточно интересна, т.к. с одной стороны, они известны еще с древности, с другой стороны, вычисление «магического квадрата» даже сегодня представляет собой весьма непростую вычислительную задачу. Напомним, чтобы построить «магический квадрат» NxN, нужно вписать числа 1..N*N так, чтобы сумма его горизонталей, вертикалей и диагоналей была равна одному и тому же числу. Если просто перебрать число всех вариантов расстановки цифр для квадрата 4х4, то получим 16! = 20 922 789 888 000 вариантов.

Подумаем, как это можно сделать более эффективно.
Вычисляем «магические квадраты» с помощью GPU - 1
Читать полностью »

Существует ряд задач, в которых диапазон выходных значений должен быть ограничен, в то время как входные данные этого гарантировать не могут. Помимо вынужденных ситуаций, ограничение сигнала может быть и целенаправленной задачей — например, при компрессии сигнала или реализации эффекта «overdrive».

Самая простая реализация ограничения — это принудительная установка в некоторое значение при превышении определённого уровня. Например, для синусоиды с возрастающей амплитудой это будет выглядеть так:

Вывод функции кривой для плавного ограничения параметров, сигналов и не только в Wolfram Mathematica - 1

В роли ограничителя здесь выступает функция Clip, в качестве аргумента которой передаётся входной сигнал и параметры ограничения, а результатом функции является выходной сигнал.

Посмотрим на график функции Clip отдельно:
Читать полностью »

Не потерять себя: новый метод диагностики деменции - 1

На вопрос «что делает вас вами?» кто-то скажет семья, работа, друзья, характер, таланты и т.д. Но самым универсальным для всех вариантов является наш разум. Именно он делает нас теми, кем мы есть. Однако, как и любой другой орган или система в организме человека, мозг не вечен. Потерять руку это ужасно, но потерять свой разум еще ужаснее, особенно если карьера человека всегда опиралась именно на умственную деятельность, то есть он был ученым, преподавателем, писателем, философом и т.д. Дегенеративные процессы головного мозга, часто именуемые деменцией, проще всего лечить на ранних этапах развития заболевания. Но для этого нужно сначала диагностировать эту самую деменцию, что является весьма непростой задачей.

Сегодня мы поговорим об исследовании нового метода диагностики деменции с использованием машинного обучения, визуального/звукового анализа и виртуального собеседника-диагноста. Насколько эффективен этот метод и какие, ранее неизвестные, симптомы он обнаружил мы узнаем из доклада ученых. Поехали.Читать полностью »

Привет!

Три года назад на сайте Леонида Жукова я ткнул ссылку на курс Юре Лесковека cs224w Analysis of Networks и теперь мы будем его проходить вместе со всеми желающими в нашем уютном чате в канале #class_cs224w. Cразу же после разминки с открытым курсом машинного обучения, который начнётся через несколько дней.

image

Вопрос: Что там начитывают?
Ответ: Современную математику. Покажем на примере улучшения процесса IT-рекрутинга.

Под катом читателя ждёт история о том, как руководителя проектов дискретная математика до нейросетей довела, почему внедряющим ERP и управляющим продуктами стоит почитывать журнал Биоинформатика, как появилась и решается задача рекомендации связей, кому нужны графовые эмбеддинги и откуда взялись, а также мнение о том, как перестать бояться вопросов про деревья на собеседованиях, и чего всё это может стоить. Погнали!Читать полностью »

Этот текст написан для тех, кто интересуется глубоким обучением, кто хочет использовать разные методы библиотек pytorch и tensorflow для минимизации функции многих переменных, кому интересно научиться превращать последовательно выполняющуюся программу в выполняемые с помощью numpy векторизованные матричные вычисления. А ещё можно научиться делать мультфильм из данных, визуализированных с помощью PovRay и vapory.

Равномерно распределяем точки по сфере в pytorch и tensorflow - 1

Читать полностью »

Автор статьи: Брюс Шнайер — американский криптограф, писатель и специалист по компьютерной безопасности. Автор нескольких книг по безопасности, криптографии и ИБ. Основатель криптографической компании Counterpane Internet Security, Inc., член совета директоров Международной ассоциации криптологических исследований и член консультативного совета Информационного центра электронной приватности.

Криптография после высадки инопланетян - 1Квантовые вычисления — это новый способ производить расчёты, который позволит человечеству выполнять вычисления, просто невозможные с использованием современных компьютеров. Возможность быстрого поиска сломает некоторые из современных алгоритмов шифрования. А лёгкая факторизация больших чисел сломает криптосистему RSA с любой длиной ключа.

Именно поэтому криптографы сейчас усиленно разрабатывают и анализируют «квантово-устойчивые» алгоритмы с открытым ключом. В настоящее время квантовые вычисления пока не готовы для нормальной оценки: что безопасно, а что нет. Но если предположить, что инопланетяне разработали технологию в полном объёме, то квантовые вычисления — не конец света для криптографии. Для симметричной криптографии квантово-устойчивость обеспечить элементарно, а сейчас мы ищем квантово-стойкие алгоритмы шифрования с открытым ключом. Если криптография с открытым ключом окажется временной аномалией, которая существует благодаря пробелам в наших математических знаниях и вычислительных способностях, мы всё равно выживем. И если какая-то немыслимая инопланетная технология сломает всю криптографию, у нас останется секретность, основанная на теории информации, пусть и со значительными потерями возможностей.
Читать полностью »

«Это легко. Берём метрику Шварцшильда, ищем символы Кристоффеля, вычисляем их производную, записываем геодезическое уравнение, меняем некоторые декартовы координаты (чтобы не страдать), получаем большое многострочное ОДУ — и решаем его. Примерно так».

Как нарисовать чёрную дыру. Геодезическая трассировка лучей в искривлённом пространстве-времени - 1

Теперь ясно, что чёрные дыры меня засосали. Они бесконечно увлекательны. В прошлый раз я разбирался с визуализацией геометрии Шварцшильда. Меня поглотила проблема точного представления, как кривизна такого пространства-времени влияет на внешний вид неба (поскольку фотоны из удалённых источников движутся вдоль геодезических линий, изогнутых чёрной дырой) для создания интерактивного моделирования. Вот результат (работает в браузере). Хитрость в максимально возможном предрасчёте отклонения световых лучей. Всё работает более-менее нормально, но конечно, такая симуляция далека от идеала, потому что в реальности там не производится никакой трассировки (для неспециалистов: восстановление назад во времени местонахождения световых лучей, падающих в камеру).

Мой новый проект исправляет этот недостаток, отказавшись от эффективности/интерактивности самым простым образом: это рейтрейсер чисто на CPU. Трассировка выполняется максимально точно и максимально долго. Рендеринг изображения вверху занял 15 5 минут (спасибо, RK4) на моём ноутбуке.
Читать полностью »


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