Рубрика «математика» - 88

Задача о хроматическом числе плоскости формулируется следующим образом: в какое наименьшее число цветов можно раскрасить плоскость так, чтобы любые две точки на расстоянии 1 были покрашены в различные цвета?

Эту задачу сформулировали Хуго Хадвигер и Пал Эрдёш в сороковых годах XX века. Независимо от них примерно в то же самое время этой задачей занимались Эдуард Нелсон и Дж. Р. Исбелл. После работы Хадвигера 1961 года об открытых на тот момент проблемах, хроматическое число плоскости стало активно изучаться.

Сразу же было показано, что в 3 цвета плоскость требуемым образом раскрасить нельзя, однако 7 цветов достаточно. Действительно, легко выбрать на плоскости несколько точек так, что некоторые из них находятся на расстоянии ровно 1 (такая конструкция точек называется графом единичных расстояний), и затем перебором показать, что в 3 цвета эти точки раскрасить невозможно. Примеры таких графов — веретено Мозера и граф Голомба приведены на картинке ниже. Чтобы показать, что 7 цветов достаточно, замостим плоскость правильными шестиугольниками со стороной 0.4 и закрасим их по определенному паттерну, как на картинке ниже. Тогда, как несложно убедиться, концы любого отрезка длины 1 будут лежать в разных шестиугольниках различных цветов.

Хроматическое число плоскости не меньше 5 - 1

Однако, с тех пор никто не мог уточнить ни верхнюю, ни нижнюю границы. Задача получила название Проблема Нелсона — Эрдёша — Хадвигера. Прошло 60 лет, и вот, в апреле 2018 года математик-любитель Обри де Грей предъявил граф единичных расстояний, который нельзя покрасить в 4 цвета.
Читать полностью »

Часть 1. Математика

Инверсная кинематика в двухмерном пространстве - 1

Введение

Мы так привыкли к взаимодействию с окружающим нас миром, что не задумываемся о том, насколько сложно двигаются наши руки и ноги. В академической литературе задача управления манипулятором робота называется инверсной кинематикой. Кинематика обозначает "движения", а понятие "инверсная" связано с тем, что обычно мы не управляем самой рукой. Мы управляем «двигателями», поворачивающими каждую отдельную часть. Инверсная кинематика — это задача определения того, как перемещать эти двигатели, чтобы сдвинуть руку в конкретную точку. И в своём общем виде эта задача чрезвычайно сложна. Чтобы вы понимали, насколько она сложна, то можете вспомнить о таких играх, как QWOP, GIRP или даже Lunar Lander, в которой вы выбираете не куда двигаться, а какие мускулы (или ускорители) приводить в действие.

Задача управления подвижными приводами распостраняется даже на область робототехники. Вас не должно удивлять то, что на протяжении веков математики и инженеры смогли разработать множество решений. В большинстве 3D-редакторов и игровых движков (в том числе и в Unity) есть наборы инструментов, позволяющих выполнять риггинг человекоподобных и звероподобных существ. Для различных схем (манипуляторов роботов, хвостов, щупалец, крыльев и т.д.) встроенных решений обычно не существует.
Читать полностью »

Фильтр Калмана. Первый взгляд - 1

Введение

Эта публикация дает простое и интуитивно понятное введение к вопросу об использовании фильтра Калмана. Публикация рассчитана на тех, кто слышал о фильтре Калмана, но не знает, как он работает, а также на тех, кто знает уравнения фильтра Калмана, но не знает, откуда они берутся.

Требуемые знания: знакомство с матричной алгеброй, нормальным многомерным распределением, ковариацией матриц и т. д.
Читать полностью »

Представление о пространстве и времени (пространство)

В построении представления о пространстве и времени участвует наше представление о самом себе как о наблюдателе. Мы представляем себя как наблюдателя, который осознает свое положение в Абсолютном пространстве и синхронизирован с Абсолютным временем, определяет размеры изучаемых объектов и длительности изучаемых интервалов времени. При этом пространственные размеры и временные интервалы, которые человек способен распознать, лежат в довольно узких интервалах, за пределами которых человеческое восприятие бессильно что-либо воспринять. Чтобы шагнуть в другой масштаб времени или пространства, требуется воображение.

Пространство

Допустим, вы выглянули в окно. В вашем сознании возникло представление о наблюдаемом пространстве. Это пространство наблюдается вами изнутри и содержит части, каждой из которых присвоено имя. Например: небо, дом, улица и тд. Вы направляете свое внимание внутрь этого пространства, находите в нем объекты, определяете их взаимное положение, складывая их в одну большую мозаику. Чтобы мозаика склеилась, мы пользуемся гипотезой о том, что существует Абсолютное пространство. Тогда мы можем предположить, что любое осознаваемое нами пространство — есть часть Абсолютного пространства. Таким образом, мы считаем, что любое осознаваемое нами пространство — это представление о какой-то части Абсолютного пространстве.

Читать полностью »

Спойлер

Cкажу cразу, что не буду объяснять слишком формально.

Конечные автоматы (finite-state machine)

Это до предела упрощенная модель компьютера имеющая конечное число состояний, которая жертвует всеми особенностями компьютеров такие как ОЗУ, постоянная память, устройства ввода-вывода и процессорными ядрами в обмен на простоту понимания, удобство рас­суждения и легкость программной или аппаратной реализации.

С помощью КА можно реализовать такие вещи как, регулярные выражения, лексический анализатор, ИИ в играх и тд.

У конечных автоматов имеется таблица переходов, текущее состояние автомата, стартовое состояние и заключительное состояние.

Таблица переходов — В ней хранятся переходы для текущего состояния и входного символа. Простейшая реализация может быть как двумерный массив.

Пример 1

  • По горизонтали вверху находятся возможные входные символы.
  • По вертикали слева находятся текущие возможные состояния.

image

Здесь видно, что из состояния 0 в состояние 1 можно попасть только, если у нас будет входной символ 'a', из состояния 1 в состояние 2, если символ 'b'.

Текущее состояние — множество состояний в котором автомат может находиться в данный момент времени.

Стартовое состояние — состояние откуда КА начинает свою работу.

Заключительное состояние — множество состояний в которых автомат принимает определенную цепочку символов, в ином случае отвергает.
Читать полностью »

image

Этот топик продолжает серию моих статей на Хабре, посвященных исследованию аттрактора Лоренца.

Часть 1. Критический взгляд на аттрактор Лоренца
Часть 2. Динамическая система Лоренца и вычислительный эксперимент
Часть 3. О существовании периодических решений в системе Лоренца
Часть 4. Три цикла в аттракторе Лоренца

Итак, рассмотрим нелинейную систему дифференциальных уравнений, введенную Эдвардом Лоренцом в 1963 году:

$ (1)left{ begin{array}{l} dot{x}=sigma(y-x),\ dot{y}=rx-y-xz,\ dot{z}=xy-bz, end{array}right. $

где

$sigma=10,:r=28,:b=8/3:-$

классические значения параметров системы.Читать полностью »

«Цель этого курса — подготовить вас к вашему техническому будущему.»

imageПривет. Помните офигенную статью «Вы и ваша работа» (+219, 2394 в закладки, 377k прочтений)?

Так вот у Хэмминга (да, да, самоконтролирующиеся и самокорректирующиеся коды Хэмминга) есть целая книга, написанная по мотивам его лекций. Мы ее переводи, ведь мужик дело говорит.

Это книга не просто про ИТ, это книга про стиль мышления невероятно крутых людей. «Это не просто заряд положительного мышления; в ней описаны условия, которые увеличивают шансы сделать великую работу.»

Мы уже перевели 18 (из 30) глав. И ведем работу над изданием «в бумаге».

Глава 6. Искусственный интеллект — 1

(За перевод спасибо Иванникову Алексею, который откликнулся на мой призыв в «предыдущей главе».) Кто хочет помочь с переводом, версткой и изданием книги — пишите в личку или на почту magisterludi2016@yandex.ru

Рассматривая историю компьютерных приложений, мы обращаем внимание на возможности пределов машин не столько в плане вычислительной сложности, сколько в плане классов задач, которые компьютер сможет или возможно не сможет решать в будущем. Перед дальнейшим рассуждениями необходимо напомнить, что компьютеры оперируют символами, а не информацией; мы не можем просто сказать, не говоря о том, чтобы написать, программу в терминах “информации”. Все мы считаем, что знаем значения слов, но хорошие размышления с вашей стороны убедят в том, что, в лучшем случае, информация — это нечёткая концепция и ей нельзя дать определение, которое можно сконвертировать программе.
Читать полностью »

Почему же тогда наука и ее картографический язык — математика — считаются трудными для изучения? Я считаю, что это происходит не потому, что они настолько сложны, а скорее потому, что они на удивление просты, но очень сильно отличаются от обычного, здравого человеческого мышления.

Моими любимыми примерами ранней науки и замечательной общей метафорой о том, чем занимается наука являются попытки точного картографирования, которое было начато греками и потеряно впоследствии на тысячи лет, а затем возобновлено в 15 веке. К концу 1700-ых люди были в восторге от того, что могли купить карманный глобус «мира таким каким он выглядит из космоса». Спустя 200 лет мы вышли в космос, вспомнили прошлое, сделали фотографии и увидели то, что уже давно определили составители карт в 18 веке.

image

Все научные процессы и знания носят этот характер: это попытки «увидеть» и представить вещи очень точно с разных точек зрения, которые не являются частью наших разумных догадок о мире. Мы хотим сделать невидимое видимым. Большую часть истории человечества наши теории о себе и о мире, в котором мы живем, были, в основном, построены на необоснованных убеждениях, которые служили утешительными историями. Несколько лет назад мы обнаружили новый способ видения, который позволил нам воспринимать физический мир как бы «из космоса» с гораздо меньшим количеством предрассудков. В XXI веке нам нужно не только сделать это для физического мира, но и понять наше человеческое состояние словно смотрим на него «из космоса», без каких-либо утешительных историй, но с более глубоким пониманием того, как нам бороться с нашей человеческой природой и воспитанием.
Читать полностью »

Вводная: измерение угла маятника

Итак, разобравшись с датчиками Холла для бесколлекторных двигателей, покажу для чего это было нужно. Я сделал стенд с простейшим обратным маятником, который стабилизируется при помощи маховика, вращаемого моторчиком на свободном конце маятника:

Читать полностью »

Привет!

Сегодня я расскажу вам про один из методов решения задачи pose estimation. Задача состоит в детектировании частей тела на фотографиях, а метод называется DeepPose. Этот алгоритм был предложен ребятами из гугла еще в 2014 году. Казалось бы, не так давно, но не для области глубокого обучения. С тех пор появилось много новых и более продвинутых решений, но для полного понимания необходимо знакомство с истоками.

Детектирование частей тела с помощью глубоких нейронных сетей - 1

Читать полностью »


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