Предлагаю сегодня поговорить про что-то мнимое... Например, про мнимую единицу 💀.


Что такое эта ваша мнимая единица и зачем она вообще нужна, если является мнимой 🤌?


Давайте по порядку. Мнимая единица обозначается буквой i и является числом, квадрат которого равен -1 🤫. То есть:

i² = -1

Это может показаться необычным, так как мы привыкли к тому, что квадрат любого числа всегда является положительным числом. Однако, в математике мнимая единица стала основой для расширения числовой системы и позволила решать многие задачи, которые были недоступны ранее 💡.


Далее, предлагаю обозначить: зачем мнимая единица нужна в реальной жизни 😏?

Может показаться, что такие "вымышленные" числа не имеют практического применения. Однако, комплексные числа (числа, состоящие из действительной и мнимой частей 1️⃣), в которых используется мнимая единица, нашли широкое применение в различных областях науки и техники:

• Электротехника:
Комплексные числа позволяют описывать переменный ток, сопротивление, емкость и индуктивность электрических цепей. Это упрощает расчеты и анализ электрических схем 😎.

• Физика:
Мнимые числа используются в квантовой механике, теории относительности и других областях физики для описания волновых процессов, квантовых состояний и других явлений ✨.

• Математический анализ:
Комплексные числа позволяют решать дифференциальные уравнения,интегрировать функции и проводить другие математические операции ☕️.

• Обработка сигналов:
Комплексные числа широко используются в обработке звуковых, радио и других сигналов 😏.

• Аэродинамика:
Комплексные числа применяются для моделирования обтекания тел потоком жидкости или газа 🥶.


Теперь давайте соберем все очевидные плюсы, которые появились благодаря нашей мнимой единице и, соответственно, комплексным числам 😄:

• Мнимые числа объединяют различные области математики, создавая единую и мощную систему для решения задач 💡.

• Комплексные числа позволяют упростить многие математические операции и получить более компактные и элегантные решения ❤️.

• Мнимые числа открывают новые возможности для моделирования и анализа различных явлений в природе и технике 😏.

Бонусом можно провести параллель с началом использования отрицательных чисел: когда-то отрицательные числа казались столь же абстрактными и бесполезными, как и мнимые. Однако, теперь мы постоянно используем их для обозначения долгов, температур ниже нуля, глубин и т.д. Таким же образом, мнимые числа стали неотрывной частью математики и нашли свое применение во многих ее областях 👍.


От теории перейдем к практике и опишем некоторые основные тождества, которые включают в себя i:


• Степени мнимой единицы:

◦ i¹ = i,
◦ i² = i * i = -1,
◦ i³ = i² * i = -i,
◦ i⁴ = i² * i² = 1,

И так далее, степени мнимой единицы циклически повторяются с периодом равным 4 🍎.


• Сопряженные комплексные числа:

◦ Если z = a + b * i, то сопряженное число z* = a - b * i.
◦ Произведение z * z* = (a + b * i) * (a - b * i) = a² + b² (всегда действительное число 😮‍💨).


• Тождество Эйлера:

◦ e^(iπ) + 1 = 0, где:
◦ e – основание натурального логарифма;
◦ π – число пи;
◦ i – мнимая единица,

Данное тождество связывает пять фундаментальных математических констант и считается одним из самых известных и красивых в математике ✨.


• Формула Эйлера:

◦ e^(ix) = cos(x) + i * sin(x),

С помощью данной формулы устанавливается связь между экспоненциальной функцией и тригонометрическими функциями 👨‍💻.


Думаю, что на этом можно закончить, чтобы не подводить итоговый итог 😄. Вот такой вот классический ночной пост ☔️.


#статья 📚

Предлагаю написать небольшой обзор на множества в этот последний день лета 🩸

Множество — это одно из основных понятий математики. Оно представляет собой совокупность объектов, которые рассматриваются как единое целое 🧘. Эти объекты обычно называются элементами множества ❤️.


Теперь, предлагаю остановиться на основных характеристиках множеств:

• Одна из основных характеристик — это сами элементы множества 😄. Например, множество всех целых чисел, множество всех автомобилей марки BMW , множество всех слов в русском языке.

• Вторая основная характеристика множеств — это условие их равенства. Если говорить простым языком: два множества считаются равными, если они содержат в точности одинаковые элементы 😎.

• Третья основная характеристика множеств, на мой взгляд, это пустое множество. Множество пустое, если не содержит в себе ни одного элемента 😭.

Также, можем кратко описать основные операции над множествами, поехали ✨:


1. Объединение множеств.

Объединением множеств А и B является множество, которое состоит из всех элементов множеств А и В. Если записывать кратко 1️⃣:

A∪B={x | x∈A или x∈B}, где x — это элемент.

2. Пересечение множеств.

Пересечением множеств А и В является множество, состоящее из элементов, которые одновременно принадлежат и множеству А и множеству В. Запишем кратко ☕️:

A∩B={x | x∈A и x∈B}, где х — это элемент.

3. Разность множеств.

Разностью множеств А и В является множество, элементы которого принадлежат множеству А, но не принадлежат множеству В. По классике, запишем кратко 😮‍💨:

A \ B={x | x∈A и x∉B}, где x — это элемент.

4. Симметрическая разность.

Симметрической разностью множеств А и B является множество, элементы которого принадлежат либо множеству А, либо множеству В, но не обоим одновременно. Два варианта краткой записи 🤯:

• A Δ B = (A \ B) ∪ (B \ A) — используем ранее определенные операции.

• A Δ B = (A∪B) \ (A∩B) — используем ранее определенные операции.

5. Дополнение множества.

Допустим, что у нас есть универсальное множество В. Множество А является подмножеством В, т.е. "входит" в него. В таком случае, дополнением множества А является множество элементов, которые принадлежат множеству В, но не принадлежат множеству А. Давайте запишем кратко 💪:

А* = B \ A = {x | x∈B и x∉A}, где x — это элемент.
(кстати, отсюда следует, что A∪A* = B)

6. Декартово произведение.

Декартовым произведением двух множеств является множество всех возможных упорядоченных пар элементов из исходных множеств. Первый элемент пары принадлежит первому множеству, второй — второму ☹️. Закинем краткую запись определения ✍️:

A × B = { (a,b) | a∈A и b∈B }, где (a,b) — пара элементов.

После того, как мы с вами пробежались по основным характеристикам и операциям с множествами, предлагаю описать основные (на мой взгляд) типы множеств 👨‍💻:

• Конечные и бесконечные.
Множество может содержать как конечное, так и бесконечное количество элементов 😏.

• Упорядоченные и неупорядоченные.
В упорядоченных множествах элементы имеют определённый порядок (пронумерованы), в неупорядоченных — нет (перечислены как попало) 😏.

• Универсальное.
Это множество, которое является базовым для всех остальных. Например, при исследованиях человеческой популяции, универсальное множество — это множество всех людей в мире 🤫.

• Единичное и пустое.
Тут все просто: единичное — множество с одним элементом, пустое — множество без элементов 👊.

Думаю, что на сегодня можно закончить 👌.


#статья 📚

Всем привет, что-то давно не было постов — пора это исправить ☕️!


Давайте опишем связь между математикой и физикой. Не секрет, что они тесно связаны и взаимно обогащают друг друга. Вот несколько ключевых аспектов этой связи 🧐:

• Математика как язык физики 😎.

Математика служит основным языком, на котором формулируются физические законы и теории. Это означает, что для описания физических явлений используются математические уравнения и формулы ❤️.

• Математические модели 💀.

Физики используют математические модели для описания и предсказания поведения физических систем. Например, уравнения Максвелла описывают электромагнитные поля, а уравнения Ньютона — движение тел. Эти модели позволяют проводить расчеты и делать предсказания, которые можно проверить экспериментально 👍.

• Развитие новых математических методов ✍️.

Многие математические методы были разработаны специально для решения физических задач. Например, дифференциальное и интегральное исчисление были созданы Ньютоном и Лейбницем для описания движения и изменения физических величин. Современные теории, например, теория струн, требуют использования сложных математических структур, таких как многообразия и тензоры 😭.

• Взаимное влияние ✨.

Физика и математика постоянно влияют друг на друга. Открытия в физике часто стимулируют развитие новых математических методов, и наоборот, математические открытия могут привести к новым физическим теориям. Например, теория относительности Эйнштейна опирается на геометрию Римана, а квантовая механика использует линейную алгебру и теорию операторов 📚.

В качестве примера предлагаю описать три закона Ньютона 🤗:


• Первый закон Ньютона (закон инерции) 😍.
Он утверждает, что тело сохраняет состояние покоя или равномерного прямолинейного движения, если на него не действуют внешние силы. Математически это можно выразить следующим образом:

∑F = 0 ⇒ V = const, где:

• ∑F — сумма всех сил, действующих на тело;

• V — скорость тела.

Сходу простой пример:

Если автомобиль движется с постоянной скоростью по прямой дороге и на него не действуют внешние силы (трение, сопротивление воздуха и т.д.), то его скорость останется постоянной 🚘.


• Второй закон Ньютона (закон ускорения) 1️⃣.
Второй закон Ньютона описывает, как сила влияет на движение тела. Он утверждает, что ускорение тела прямо пропорционально результирующей силе, действующей на него, и обратно пропорционально его массе:

a = F / m, где:

• F — результирующая сила, которая действует на тело;

• m — масса тела;

• a — ускорение тела;

• Сила и ускорение — являются векторными величинами, их направления всегда совпадают.

Приведем небольшой пример:

Если на тело массой 5 кг действует сила 10 Н, то его ускорение можно найти так: a = F / m = 10 Н / 5 кг = 2 м/с^2.


• Третий закон Ньютона (закон действия и противодействия) 😏.
Третий закон Ньютона утверждает, что для каждой силы, действующей на тело, существует равная по величине и противоположная по направлению сила, действующая на другое тело. Запишем формулу, которая описывает вышесказанное:

F₁₂ = – F₂₁, где:

• F₁₂ — сила, действующая на первое тело со стороны второго;

• F₂₁ — сила, действующая на второе тело со стороны первого.

Наглядный пример:

Когда вы толкаете стену, стена толкает вас с такой же силой, но в противоположном направлении. Если вы прикладываете силу 100 Н к стене, стена прикладывает к вам силу -100 Н 😄.


В итоге, мы на простом примере, увидели, что математика предоставляет инструменты и язык для описания физических явлений. Благодаря этому, физика стимулирует развитие новых математических методов. Эта взаимосвязь позволяет более глубоко разбираться в природных явлениях и делать более точные предсказания о поведении физических систем. На этом сегодня и закончим 😏.


#статья 📚

Ребята, всем привет ❤️!


Решил написать небольшой пост с анонсом того, что (может быть) будет с данным каналом в дальнейшем 😎.


Предлагаю к тому, что есть — добавить посты на следующие темы:

• Физика ✨.

• Языки программирования помимо Python, например, тот же SQL ☕️.

• Как наука может пригодится в реальной работе 🤗.

В связи с этим можно сделать ребрендинг и перейти к названию «Math and Code» ✅


Также, если у вас есть желание, можете поддержать канал голосом, это поможет чуть больше заморачиваться с оформлением, а это мы любим 😄. Вот ссылка: https://t.me/boost?c=2187172722


Ниже будет небольшой опрос 😠.


#лайф 🤝🏻

Сегодня можем коснуться такой здравой темы, как функции в Python 😮‍💨!


Функции в Python, да и вообще в любом языке программирования, можно понимать как список последовательных инструкций, которые могут принимать входящие данные, выполнять указания и возвращать выходящие данные 1️⃣.

Чтобы понять на пальцах, как устроена функция — можно представить следующую картину:

• Представьте, что вы принесли небольшое бревно и положили его на конвейер ⚙️.

• Далее, это бревно едет по конвейеру и чем дальше проезжает, тем сильнее обрабатывается, изменяется 🤔.

• В итоге, в конце конвейера вас будут ждать уже нарезанные и отполированные доски, но только в том случае, если конвейер работает правильно 😄.

Теперь, предлагаю обсудить зачем вообще нужны функции и что можно с ними делать 🤔?

Функции — позволяют хранить фрагмент кода, который выполняет одну определенную задачу, с возможностью вызывать этот код всякий раз, когда вам это нужно, используя одну короткую команду, вместо того, чтобы вводить один и тот же код несколько раз и "захламлять" вашу программу ☕️.

Вызвать функцию — значит передать ей входные данные, необходимые для выполнения и возвращения результата ✍️.

Общий синтаксис функции опишем сразу на простом примере ✨:

#Определяем функцию
def proizvedenie(a, b):
    
    #Начало тела функции
    c = a * b
    #Конец тела функции
    
    #Значение, которое возвращаем
    return c

Чтобы вызвать нашу функцию из примера выше, напишем следующее:

print(proizvedenie(5,7))
print(proizvedenie(7,8))
print(proizvedenie(9,9))

После компиляции, вывод будет следующий:

35
56
81

Разберем чуть поподробнее, что именно мы сделали выше 👍:

1. Написали функцию, которая на вход принимает значения двух переменных "а" и "b".

2. Затем умножает значение переменной "а" на значение переменной "b" и записывает результат в переменную "с".

3. В итоге, функция возвращает значение переменной "с".

4. Далее, вызываем нашу функцию передавая ей два конкретных значения через запятую.

5. Чтобы сразу отобразить результат, который наша функция возвращает обернем ее в "print()".

6. Повторим пункты №4 и №5 еще два раза, для наглядности 💪.

В этот раз получилось так, что мы начали с практики следовательно закончить нужно теорией (для закрепления материала ☹️), поэтому напишем несколько основных фактов про функции:

• Ключевое слово "def" сообщает Python, что вы определяете функцию.

• Наименование функции должно задаваться по тому же принципу, что и наименования переменных (без заглавных букв, с разделением слов с помощью нижнего подчеркивания "_" 🧐).

• После того, как вы задали наименование функции, укажите после него круглые скобки с необходимыми аргументами. После скобок всегда ставится двоеточие, а новая строка начинается с отступа в четыре пробела. Любой код с отступом в четыре пробела после двоеточия является телом функции 🤫.

• Ключевое слово "return" используется для определения значения, которое функция будет возвращать при вызове 📞.

• Результат, который возвращает функция при вызове, можно сохранить в переменной и использовать при необходимости 🤪.

• У функции может быть один или несколько аргументов или же аргументы могут полностью отсутствовать. Чтобы определить функцию без аргументов, нужно оставить круглые скобки после наименования функции — пустыми.


Естественно для примера использовал самую простую функцию, но в реальности некоторые из них могут вмещать в себя огромное количество кода 📚.

Думаю, что на этом можно остановится, чтобы не перегрузиться 😭!


#статья 📚

Всем привет 😽!

Наконец-то я закрыл сессию в аспирантуре, поэтому пора прервать тишину в нашем канале 🔫🙂🔫.

Сегодня предлагаю начать серию постов про такой язык программирования, как SQL (Structured Query Language). Поехали 🚘!


SQL — это язык запросов, который используется для работы с реляционными базами данных. С помощью него можно манипулировать с данными, а именно извлекать, обновлять, удалять и сортировать их 😏.

Если говорить про тех, кто использует SQL, то в основном это: разработчики, аналитики, тестировщики и администраторы баз данных. Нужно им это для того, чтобы обеспечивать функциональность приложений, анализировать имеющиеся данные и поддерживать работоспособность систем, софтов, приложений ✨.

Давайте попробуем сравнить SQL с чем-то понятным и знакомым, например, с фильтрами в интернет-магазине. Представьте, что вы ищете кеды Vans с "олд-скул" платформой, черного цвета и хотите уложиться в определённую сумму ☕️. Вместо того чтобы просматривать все доступные кеды и искать среди них ваш вариант, можно использовать фильтры по модели, цвету и цене. Вот как раз эти самые фильтры работают благодаря SQL, который помогает быстро находить нужные данные (например, конкретную модель обуви) среди большого объёма информации (например, среди всей продукции, которую производит обувная компания) ❤️.


После этого, стоит отметить, что SQL работает с реляционными базами данных. Такие базы данных имеют структуру в виде таблиц, которые состоят из строк и столбцов 😵. Если таблиц несколько, то они взаимосвязаны между собой с помощью первичных и внешних ключей — это позволяет устанавливать "отношения" между разными наборами данных 😎.

А вот с NoSQL-базами данных наш язык особо не дружит, так как NoSQL-базы данных предназначены для работы с большими объемами информации и часто используются в приложениях, от которых нужна высокая производительность и возможность масштабируемости 🏋️‍♂️.

Если опять сравнить эти два варианта баз данных с чем-то, то в голову приходит следующее ✍️:

• Реляционные базы данных можно представить в виде организованного хранилища файлов, в котором каждый файл находится в определённом ящике с меткой. Благодаря этому можно быстро найти то, что нужно 1️⃣.

• NoSQL-базы данных можно сравнить с пазлом, в котором каждый фрагмент информации может быть разного типа и формата, и для получения полной картины нужно собрать все фрагменты вместе 👌.

Теперь немного практики 😄. В качестве примера функций, которые можно использовать в языке SQL, опишем функции для сбора сводной информации (возьмем самые базовые):

• COUNT() — возвращает количество строк в таблице (наборе данных). Формально записывается так:

 SELECT COUNT(*) FROM таблица;

• SUM() — возвращает сумму значений из указанного столбца таблицы. Формально записывается:

 SELECT SUM(столбец) FROM таблица;

• AVG() — возвращает среднее значение в указанном столбце таблицы. Формально:

 SELECT AVG(столбец) FROM таблица;

• MIN() — возвращает минимальное значение из указанного столбца таблицы. Обычно записывается как:

 SELECT MIN(столбец) FROM таблица;

• MAX() — возвращает максимальное значение из указанного столбца таблицы. Обычно записывается как:

 SELECT MAX(столбец) FROM таблица;

Думаю, что можно на этом закончить, так как пост получился не загруженным, а это всегда хорошо. Скоро продолжим 🥷!


#статья 📚

Предлагаю сегодня отойти от программирования и математики, чтобы разобрать следующее: почему важно (или полезно — кому как нравится) читать книги, и как это может помочь в точных науках 🤪?

Опишу то, что вынес для себя в виде списка плюсов. На мой взгляд, это один из самых удобных вариантов. Начнем ☕️!


Для начала разберем поверхностные плюсы, которые можно вынести сразу 1️⃣ :

1. Чтение активно стимулирует работу мозга, создает новые нейронные связи и улучшает память. Тут можно провести параллель с тренировкой в зале, только тренируем мы мозг, а не тело, с помощью книги, а не весов 🏋️‍♂️.

2. Чтение увеличивает словарный запас и повышает общую грамотность. Обычно, когда человек много читает, то количество ошибок при письме уменьшается, так как он постоянно видит правильно написанные слова ✨.

3. Во время чтения снижается стресс, т.к. сам процесс позволяет отвлечься от повседневной рутины и проблем ☕️.

4. Повышается концентрация, внимание и усидчивость. Это огромный плюс, т.к. рутинная умственная работа будет даваться проще 👨‍💻.

5. Чтение помогает развивать воображение и абстрактное мышление, т.к. прочитанный текст визуализируется в голове в виде образов, картинок и так далее ⚙️.


После того как мы сформулировали поверхностные плюсы чтения, нужно углубиться в то, что именно дает нам развитое абстрактное мышление и воображение. Снова составим список 😄:

1. Во время чтения мы анализируем текст, выделяем из него основные идеи/смыслы/посылы, а затем на основе прочитанного формируем свое представление/мнение/видение. Если говорить кратко, то мы учимся видеть общие закономерности и связи 🤫.

2. Благодаря чтению художественной литературы мозг улучшает свою способность к визуализации прочитанного текста в виде сцен или определенных картин. Как и было сказано ранее, это напрямую развивает абстрактное мышление и воображение 📔.

3. При чтении философских текстов часто приходится работать с абстрактными понятиями и идеями, необходимо также держать их в голове для понимания целого текста. Благодаря этому получается значительно усилить абстрактное мышление (поэтому так часто в университетах добавляют пары по философии 😏).


В итоге, давайте свяжем абстрактное мышление и воображение с точными науками, с помощью очередного списка 💀:

• Абстрактное мышление, в точных науках, помогает оперировать такими понятиями как: формулы, теории, числа. Эти понятия не имеют физического воплощения, т.е. их не получится потрогать, но зато их можно представить 😵.

• Воображение, в точных науках, помогает искать новые подходы к решению сложных и недавно появившихся задач. Также, с помощью него можно генерировать идеи, из которых потом и выливаются эти сложные задачи ☹️.

Также, я считаю, что больше пользы приносит чтение классической и художественной литературы (а не бизнес-литературы, например), поэтому бонусом ниже оставлю топ-3 книг, которые, чисто на мой взгляд, стоит прочитать 🤗:

1. Оно, Стивен Кинг 🌟.

2. Угрюм-река, Вячеслав Шишков 🌟.

3. Мартин Иден, Джек Лондон 💀.

Вот такой вот получился пост, всем спасибо 👍!


#хинт 😮‍💨

Всем добрый вечер 😎!

Сегодня предлагаю пробежаться по несложным, но основным операциям, которые обычно используют в SQL 😱.

Уверен, что пост получится легким и понятным, стартуем 🚘. Для начала предлагаю собрать эти операции (с кратким описанием) в одном месте:

1. SELECT — помогает доставать данные из одной или нескольких таблиц ✨.

2. INSERT — позволяет добавлять новые данные в таблицу 1️⃣.

3. UPDATE — используется для обновления существующих данных в таблице 🤫.

4. DELETE — удаляет данные из таблицы 😕.

5. CREATE — отвечает за cоздание новых таблиц или баз данных ❤️.

6. ALTER — используется для изменения структуры существующих таблиц 👨‍💻.

7. DROP — нужен для удаления таблиц или баз данных 😭.

Теперь пройдемся более подробно по каждой операции из списка выше, сравнивая их с повседневными действиями, чтобы лучше понять их прикладной смысл 💡:


1. SELECT: представь, что ты ищешь книгу в библиотеке по определенным критериям, например, по автору и жанру. Этот процесс можно описать с помощью кода на SQL 👺:

SELECT название, автор FROM книги WHERE жанр = 'Фантастика';

Если перевести этот код на человеческий язык, то получится следующее 🍎:

Покажите мне все книги с жанром фантастика и их авторов.

2. INSERT: это как положить новую книгу на полку в библиотеке. Такой процесс будет описан следующим образом 😎:

INSERT INTO книги (название, автор, жанр) VALUES ('Привет из прошлого', 'Андрей Книгов', 'Фантастика');

Также, переведем на человеческий язык 🔫😊🔫:

Ставлю в библиотеке на полку фантастическую книгу "Привет из прошлого" Андрея Книгова.

3. UPDATE: представь, что ты меняешь информацию о книге, например ее название. Опишем это на языке SQL 🔔:

UPDATE книги SET название = 'Привет из далекого прошлого' WHERE название = 'Привет из прошлого';

Снова сделаем перевод 🍷:

Беру книгу с полки и меняю ее название с "Привет из прошлого" на "Привет из далекого прошлого" (к слову, отметим, что у нас в библиотеке нет книг с одинаковыми названиями)

4. DELETE: просто убираем книгу с полки и ее больше нет в нашей библиотеке. Описывается очень просто 🚶:

DELETE FROM книги WHERE название = 'Привет из далекого прошлого';

Перевод тоже простой 🚶‍♂️:

Убираем с полки книгу с названием "Привет из далекого прошлого" (опять-таки, отметим, что у нас в библиотеке нет книг с одинаковыми названиями)

5. CREATE: представь, что мы строим новую полку для книг с определенными параметрами. Описывается на языке SQL так ☕️:

CREATE TABLE книги (
    id INT PRIMARY KEY,
    название VARCHAR(100),
    автор VARCHAR(100),
    жанр VARCHAR(50)
);

Также, закинем перевод кода 😮‍💨:

Создали полку для книг с названием, автором и жанром. Также, у каждой книги есть свой уникальный id, по которому ее можно идентифицировать, название (до 100 символов), автор (до 100 символов) и жанр (до 50 символов).

6. ALTER: представь, что мы добавляем новый параметр для книг, которые уже имеют какие-то параметры и лежат на существующей полке. Опишем 😛:

ALTER TABLE книги ADD COLUMN год_издания INT;

И снова переведем 🤗:

По уже существующим книгам теперь можно учитывать год издания, помимо названия, автора и жанра.

7. DROP: мы просто убираем целую полку с книгами из нашей библиотеке. Описывается несложно 😏:

DROP TABLE книги;

Перевод тоже легкий 😊:

Убрал всю полку с книгами из библиотеке. Теперь этой полки нет :(

В итоге, еще раз отметим, что эти операции помогают эффективно манипулировать данными в реляционных базах данных. А их описание на примерах с аналогией на повседневные действия библиотекаря поможет еще лучше разобраться 🍻.

На этом предлагаю закончить 😽.


#статья 📚

🖥 Код и разработка


Тут собраны посты про код и разработку: от базового Python и SQL до ботов, алгоритмов и технических разборов.


📁 Python:

📎 Python: с чего начать
📎 Переменные и операции над числами
📎 Строки (ч.1)
📎 Методы строк (ч.2)
📎 Модули и библиотеки
📎 Списки
📎 Кортежи (ч.1)
📎 Кортежи (ч.2)
📎 Словари: ключи и значения (ч.1)
📎 Методы словарей (ч.2)
📎 Функции в Python


📁 SQL:

📎 SQL: с чего начать
📎 Основные операции в SQL
📎 Символ * в SQL: зачем он нужен


📁 Под капотом:

📎 ООП простыми словами
📎 Как устроены нейросети
📎 Как устроен QR-код (ч.1)
📎 QR-код: как текст превращается в биты (ч.2)
📎 Жадный алгоритм: когда он красиво ошибается
📎 Боты: polling против webhook


#навигация 📝

Всем привет! Сегодня прервем молчание и закинем новый пост про возможности языка SQL 👨‍🍳!



Поговорим про символ * — его часто используют во время написания кода, но для чего он вообще нужен ⌨️?

Символ * в SQL имеет несколько значений, и его использование зависит от контекста. Давайте рассмотрим основные варианты использования ✍️:


• Если нам нужно выбрать все столбцы, то есть, если мы используем SELECT в комбинации со * — это позволяет выбрать все столбцы из таблицы сразу. С помощью такого подхода можно сэкономить время написания запроса, но также, это может увеличить время выполнения запроса (если таблица огромная) ✌️. Сходу пример:

SELECT * FROM Workers;

Этот запрос вернёт все записи и все столбцы из таблицы "Workers" 🔫👀🔫.


• Если нам нужно посчитать все строки, включая те, которые имеют значение NULL. Тут стоит отметить, что NULL — обозначает пустоту, т.е. полное отсутствие какого-либо значения (не путайте с 0, т.к. 0 является значением 😱). Рассмотрим синтаксис на примере:

SELECT COUNT(*) FROM Orders;

Этот запрос вернет общее количество строк в таблице "Orders" ✨.


• Если нам нужно соединить таблицы, например, с помощью оператора JOIN. В этом случае * позволит извлечь все столбцы из обеих объединяемых таблиц 👺.

SELECT * 
FROM Workers
JOIN Orders ON Workers.WorkerID = Orders.WorkerID;

Этот запрос вернёт все столбцы из Workers и Orders, в которых "WorkerID" будет совпадать 🤫🔫.


• Также, * можно использовать так, чтобы он выбирал все строки из конкретной таблицы 💪. Закинем пример:

SELECT Workers.*, Orders.*
FROM Workers
JOIN Orders ON Workers.WorkerID = Orders.WorkerID;

По идее, этот запрос вернет тоже самое, что и запрос выше, просто сформирован он немного по-другому. На мой взгляд, такое написание более понятно тому, кто будет читать код, а также меньше нагружает железо 😄.



В итоге, можно сделать простой вывод 🤫:

Хоть и использование * удобно, часто это может замедлить выполнение запроса и привести к передаче избыточных данных, что, в свою очередь, неэффективно 🚬.

P.S. Постараюсь закидывать посты почаще, но более короткие (картинка с яблоком чисто для привлечения внимания 😎). Давайте потестим такой формат, всем спасибо за внимание ❤️!



#статья 📚

Всем привет ⌨️! Прерываю очередное молчание на этом прекрасном канале 👺.


— Куда пропал 🤡?

Решал вопросы с обучением в аспирантуре. К сожалению (или счастью), пришел к тому, что вероятнее всего буду отчисляться, так как это обучение не помогает мне нарабатывать знания, которые потом получится применить в работе (работаю бизнес+системным аналитиком) 😎.

Начав работать по специальности, понял, что мог сделать это еще в магистратуре.

Все-таки учеба совмещенная с работой по специальности позволяет очень существенно бустануть свои навыки и умения, но я эту возможность уже упустил (но ничего страшного) 😎.

Если подытожить, распишу кратко про необходимость высшего образования и про необходимость совмещать учебу с работой. Чисто мое мнение, которое недавно окончательно сформировалось ✨.


На мой взгляд необходимость высшего образования следующая:

• Бакалавриат — 100% надо ✅.

• Магистратура — 100% надо ✅.

• Аспирантура — под вопросом. Актуально только если вы хотите быть преподавателем в университете в будущем 🙄.

Необходимость совмещать работу с обучением такая:

• Бакалавриат — 20%, зависит от сложности обучения и количества вакансий с работой по специальности. Обычно пары в бакалавриате с 9:00 до 18:00, поэтому работу сложно встроить 💀.

• Магистратура — 100%, тут вы можете забустить свои навыки и сразу стать высокооплачиваемыми специалистами в рамках своей специальности. Т.е. вы работаете и все сложные и интересные вопросы уточняете в университете у преподавателей. Такая схема классная и удобная 🤪!

• Аспирантура — сомнительная история, скорее всего нужно будет делать выбор: либо учеба в аспирантуре, либо работа 😒.

В общем и целом, постараюсь почаще писать сюда что-нибудь интересное, так как желания забрасывать группу нет, наоборот, появились новые силы в связи с тем, что избавился от очень тяжкого баласта 💪.


Написал чисто свое мнение, а вы что думаете?

😎 — согласен!
😄 — не согласен!
✨, 💪, ☕️ — открой комменты!


#лайф 🤝🏻

Всем привет 🙂!

Меня что-то в последнее время тянет на всякую философию, а математика отошла далеко на задний план 😢. В связи с этим, решил выкатить пост на очень базовую, на мой взгляд, тему, а именно: "почему важно отдыхать и как не корить себя за отдых 🥴 ?"


Если выбирать тезис, от которого я распишу пост, то вот он: "Отдых — это не просто приятное времяпрепровождение, а ключ к успешной работе и счастливой жизни 😵!"

Давайте рассмотрим, почему так 😳?

Во-первых, когда мы работаем, наш мозг и тело тратят очень много энергии 😎. Если не дать себе возможность отдохнуть, эта энергия не восстановится полноценно. Накопление такой "усталости", кстати, ведет к выгоранию 😭.

Во-вторых, когда мы отдыхаем, у нас появляется время, которое можно потратить на любимые занятия или на общения с близкими людьми, например 🙈. Это повышает настроение и снижает общий уровень стресса, что, в свою очередь, очень полезно, так как большинство возникающих болячек появляются как раз из-за стресса (особенно скрытого, как этот текст) 🐸.

В-третьих, длительная работа без перерывов приводит к утомлению мозга, из-за чего снижается наша способность концентрироваться и быть внимательными. Такая ситуация очень часто возникает, когда решаешь задачки по математике или физике до поздней ночи, но ничего не выходит 😵. Однако, если лечь спать и попробовать порешать утром, то решить большинство задачек все-таки выходит и решение кажется очевидным ☕️!

В итоге, можем заключить, что хороший отдых, включая качественный сон и физическую активность, помогает поддерживать общее здоровье организма ✨. Думаю, что напишу очевидное, но все-таки: здоровый и отдохнувший человек лучше справляется с нагрузками и стрессом, что положительно сказывается на работоспособности. Кроме того, спорт и отдых на свежем воздухе укрепляют иммунитет и улучшают самочувствие 😎.


Если в отдыхе после работы/учебы только одни плюсы, то почему некоторые люди часто корят себя за него? Давайте разберемся 🔫🙂🔫:

• 1-ая причина: в современном обществе очень ценится продуктивность и результативность 🤝🤝. Многие из нас ощущают на себе давление из разряда: "быть всегда занятыми и достигать целей, не тратить время впустую". Такая история ведет к тому, что у человека может начать развиваться чувство вины за то, что он "ничего не делает" во время отдыха 🙅‍♂️.

• 2-ая причина: некоторые люди, склонные к перфекционизму, часто ставят перед собой очень высокие стандарты даже в тех вещах, которыми начали заниматься совсем недавно. Такой подход ведет к тому, что у человека развивается мысль о том, что каждый момент времени должен быть использован с максимальной пользой. Может быть кому-то такое подходит, но обычно это приводит к выгоранию, так как отдых в эту философию не вписывается 👺.

• 3-я причина: "картинка" успеха в социальных сетях и рассказы успешных знакомых/коллег — могут создавать ощущение, что все вокруг постоянно работают и безостановочно достигают новых и более высоких вершин. Если часто сравнивать себя с этой "картинкой"/рассказами, то может сложиться ощущение, что отдых — это просто время потраченное впустую 😡.

• 4-ая причина: некоторые люди считают, что отдых — это признак лени или слабости, хотя на самом деле это не так 🤷‍♂️🤷‍♂️🤷‍♂️.

Таким образом, если подытожить вышесказанное: корить себя за отдых — это вредная привычка, которая не приносит никакой пользы. Важно помнить, что отдых — это не роскошь, а необходимость 🤗. Важно регулярно позволять себе расслабляться и наслаждаться жизнью, ведь только так можно сохранить тот самый Work-Live Balance и поддерживать высокую продуктивность в долгосрочной перспективе 😎.


😎, ✨, 💪 — согласен!
😄, ☕️ — не согласен!


#лайф 🤝🏻

Привет 🙂!


Пару дней назад открыл комментарии к постам, но видимо что-то напутал с привязкой группы «под комментарии», поэтому прошлый пост в нее не отправился, следовательно прокомментировать его не получится 💀💀☹️.

Решение: вы можете использовать данный пост для комментирования всех постов, которые были до него 🔫😊🔫!

Также, вы можете накидывать в комментарии идеи для следующих постов, а я буду их постепенно реализовывать. Думаю, что такой формат будет всем по душе 🤝🤝.

Летс гоу 😱!


#лайф 🤝🏻

Всем привет 😯!

Давайте кратко пройдемся по дискретной математике и линейной алгебре 😱. На самом деле, это фундаментальные науки (не побоюсь этого слова 😎), которые позволяют решать огромное количество современных задач. Хотя, когда я изучал их в университете — не понимал, зачем они вообще нужны, особенно — дискретная математика 🤡.


С нее и начнем: дискретная математика изучает математические структуры, состоящие из отдельных, не связанных между собой (дискретных), элементов ☕️.

Сразу закинем области применения дискретной математики, что бы понять как ее используют 🤪:

• Криптография: без дискретной математики не было бы современных методов защиты информации. Например, алгоритмы шифрования RSA и AES используют принципы теории чисел и теорию графов для создания надежной защиты данных. Аноны, все здесь 🥷?

• Компьютерные сети: протоколы передачи данных, маршрутизация и сетевые топологии — все это основывается на принципах дискретной математики. Например, алгоритм Дейкстры помогает найти кратчайший путь в сети, что важно для оптимизации маршрутов в интернете 😎.

• Алгоритмы и структуры данных: многие компьютерные алгоритмы, такие как сортировка, поиск и работа с деревьями, используют методы дискретной математики для эффективного применения. Пример — алгоритмы сортировки (пузырьковая сортировка, сортировка слиянием, и т.д.) разработаны благодаря дискретной математике 💪 .


Далее, перейдем к линейной алгебре 😌. В основном эта наука про вектора, матрицы и их линейные преобразования 🙂.

Не будем томить и перейдем к примерам ее использования 🆗:

• Компьютерная графика: в ней линейная алгебра используется для создания 3D-изображений, а именно с помощью матриц осуществляются преобразования и вращения объектов в трехмерном пространстве (тоже представили вместо игры набор матриц, которые как-то между собой связаны 💀?)

• Машинное обучение и ИИ: алгоритмы машинного обучения, такие как регрессия и нейронные сети, используют матрицы и векторы для работы с большими данными и для обучения моделей 👋. Например, метод главных компонент (PCA) использует линейную алгебру для уменьшения размерности данных и выявления важных признаков 😉.

• Системы линейных уравнений: линейная алгебра помогает решать системы линейных уравнений быстро и точно, хотя всегда есть соблазн решать систему линейных уравнений не в матричном виде, а по старинке, как учили в школе 😴. В общем и целом, линейная алгебра помогает ускорить решение больших систем линейных уравнений, а это круто 😎!


Вероятнее всего у некоторых возник вопрос: связаны ли эти две науки (по крайней мере, у меня в голове этот вопрос возник)? Ответ: да! Ниже расписал как именно они связаны ⌨️:

• Теория графов и матричная алгебра: графы можно представлять в виде матриц смежности, где вершины графа соответствуют строкам и столбцам матрицы, а рёбра — элементам матрицы. Такие матрицы используют для поиска кратчайших путей, определения связности и других параметров графа 😎.

• Комбинаторика и векторы: векторы и матрицы часто используются для решения задач с размещениями и сочетаниями. Например, задача о расстановке объектов в сетке может быть решена с помощью линейных алгебраических методов 😋.

• Решение линейных уравнений и дискретные системы: многие задачи дискретной математики сводятся к решению систем линейных уравнений. Это база 🤝🤝!


Можно еще привести много примеров, но у меня кончается подписка на буквы 😎, поэтому к заключению:

Выше мы описали зачем вообще нужны эти две науки, и как они переплетены между собой ♟. На основе этого описания видно, что они классно дополняют друг друга и создают мощный инструмент для решения огромного количества задач в науке и технике 😎. Короче, не зря эти науки изучают в университетах на технических специальностях ❤️!

Вот такой лонгрид получился, надеюсь не душный. Всем спасибо 🏆🚪!


#статья 📚

Думаю, что сейчас самое время напомнить о том, что вы можете «забустить» этот канал (если не бустите какие-то другие каналы, конечно) 😎!

Вот ссылка ⌨️:

https://t.me/boost?c=2187172722

Если кто-то ранее не сталкивался с «бустом», то вам нужно перейти по ссылке выше и нажать «проголосовать» от 1 до 4 раз, это уже на ваше усмотрение 😃.


Просто у меня что-то уменьшилось количество кастомных реакций до 3 штук, хотя когда-то у этого канала был 10 уровень 💀💀🚬, и я даже ставил кастомные обои (олды вспомнят) 😎!

P.S. Могу обновить кастомные реакции, если накидаете здравые паки в комментарии к этому посту 😎!

✨ — аккуратно забустил.
💪 — забустил на 4 из 4.
😄 — не буду бустить.
⚡️ — что такое буст?


#лайф 🤝🏻

Ребята, всем привет ⌨️! С наступающим 2025 годом вас 😽! Последние три рабочие недели выдались трудными, особенно крайняя шестидневная ☔️. Но они уже прошли, поэтому нужно прерывать молчание на этом славном канале 😎.

Предлагаю сегодня разобраться в прикладном смысле корреляции и регрессии, ну и понять, зачем они вообще нужны 😎. Вообще, корреляцию и регрессию можно представлять как две стороны одной монеты, так как два этих понятия связаны 🤝🤝!


Корреляция — это мера, которая показывает насколько две переменных связаны друг с другом 📞. Другими словами: если одно значение изменяется, то другое значение тоже будет изменяться 🧠. Давайте пройдемся по примерам:

• Положительная корреляция.

Чем больше учишься, тем выше оценки 🥱. Если одно значение увеличивается, другое тоже увеличивается.

• Отрицательная корреляция.

Чем больше бегаешь, тем меньше весишь 🏃‍♂️. Если одно значение увеличивается, другое уменьшается.

• Отсутствие корреляции.

Количество мороженого, которое съедает человек, не влияет на его текущий возраст. То есть между этими переменными нет связи 🤫.

Добавим, что корреляция измеряется с помощью коэффициента корреляции, который принимает значение в интервале от -1 до 1 🚬. Если этот коэффициент близок к 1, то это сильная положительная корреляция 💪. Если он близок к -1, то это сильная отрицательная корреляция ☔️. Если коэффициент корреляции около 0, то это слабая или отсутствующая корреляция 🥲.


Регрессия — это способ прогнозирования значения одной переменной на основе значения другой переменной 🖐. Это более сложный анализ, чем просто измерение связи, так как он помогает понять, как одно значение изменяется в зависимости от другого 😎. Сразу опишем пару примеров:

• Простая линейная регрессия.

Используется для предсказания значения Y (зависимая переменная) на основе значения X (независимая переменная). Например, предсказание веса человека на основе его роста 😵.

• Множественная регрессия.

Используется, когда есть несколько независимых переменных для предсказания одной зависимой переменной. Например, предсказание оценки студента на экзамене на основе времени подготовки, количества посещенных лекций и предыдущих оценок ✅.

Добавим немного практики к нашей теории 😎:

• Предположим, мы измерили рост и вес 10 человек. Смотри таблицу ниже:

Человек | Рост, см | Вес, кг
1 | 160 | 55
2 | 165 | 58
3 | 170 | 60
4 | 175 | 65
5 | 180 | 70
6 | 185 | 73
7 | 190 | 75
8 | 195 | 80
9 | 200 | 85
10 | 205 | 90

Заметно, что с увеличением роста увеличивается и вес. Это положительная корреляция 😍.

• Теперь, используя те же данные, мы можем построить линейную регрессию, чтобы предсказать вес (зависимая переменная) на основе роста (независимая переменная). Далее, мы строим прямую линию, которая наилучшим образом описывает данные из нашей таблицы, чтобы получить уравнение линейной регрессии 😋.

После того, как мы получили общее уравнение линейной регрессии: "Вес = 0.77 × Рост − 69.425", мы можем предсказать вес человека, исходя из его роста 😎. Например, если рост равен 177 см, то вес высчитывается так: "Вес = 0.77 × 177 − 69.425 = 66.865 кг".

Таким образом, мы предсказали, что вес человека с ростом 177 см будет примерно 66.865 кг 😎.

В итоге, выявим взаимосвязь между этими двумя понятиями 💯:

Корреляция помогает понять, есть ли связь между переменными, в то время как регрессия идет дальше и позволяет предсказывать и объяснять изменения одной переменной на основе другой 🍻.


P.S. Если вам интересен вывод общего уравнения линейной регрессии из этого поста, накидайте реакций, и я сделаю отдельный пост с расчетами 💼!


#статья 📚

Привет 🍻! Закидываю расчеты к посту выше, как и обещал 💼:


• Для начала найдем средние значения для роста (см) и веса (кг):

x_средний = (160 + 165 + 170 + 175 + 180 + 185 + 190 + 195 + 200 + 205) / 10 = 1825 / 10 = 182.5 см 🤡

y_средний = (55 + 58 + 60 + 65 + 70 + 73 + 75 + 80 + 85 +90) / 10 = 711 / 10 = 71.1 кг 🕺

• Теперь нам необходимо найти коэффициент наклона прямой "а":

a = Σ((xᵢ - x) × (yᵢ - y)) / Σ(xᵢ - x)²

Числитель a = (160 - 182.5) × (55 - 71.1) + (165 - 182.5) × (58 - 71.1) + (170 - 182.5) × (60-71.1) + (175 - 182.5) × (65 - 71.1) + (180-182.5) × (70-71.1) + (185-182.5) × (73-71.1) + (190 - 182.5) × (75 - 71.1) + (195 - 182.5) × (80 - 71.1) + (200 - 182.5) × (85 - 71.1) + (205 - 182.5) × (90 - 71.1) = 362.25 + 229.25 + 138.75 + 45.75 + 2.75 + 4.75 + 29.25 + 111.25 + 243.25 + 425.25 = 1592.5 🧠

Знаменатель a = (160 - 182.5)² + (165 - 182.5)² + (170 - 182.5)² + (175 - 182.5)² + (180 - 182.5)² + (185 - 182.5)² + (190 - 182.5)² + (195 - 182.5)² + (200 - 182.5)² + (205 - 182.5)² = 506.25 + 306.25 + 156.25 + 56.25 + 6.25 + 6.25 + 56.25 + 156.25 + 306.25 + 506.25 = 2062.5 😋

В итоге, а = 1592.5 / 2062.5 ≈ 0.77 😎

• Далее, ищем коэффициент смещения прямой "b":

b = y - a × x = 71.1 - 0.77 × 182.5 = -69.425 🔔

В итоге, получается следующее уравнение: "y = 0.77 × x - 69.425". Если записать по-другому, то получится: "Вес = 0.77 × Рост - 69.425" 💯.


P.S. Сделал формулу в посте выше более точной, а то чего-то уж очень сильно округлял вчера 😎.


P.S.S. Сразу поздравляю вас с Новым Годом, чтобы не мешать уведомлениями в 00:00 😽!


#статья 📚

Всем привет 😎!


Сегодня, 13.01.2025, был максимально здравый день ⌨️:

• Поработал 🚬.

• Съездил к брату в воинскую часть 🤫.

• Потренировался с пудовой гирей 💪.

• Наконец-то смог поиграть в PUBG 🔫. К слову, все три игры, которые удалось отыграть прошли отлично, т.е. без такой истории, когда ты упал в мясорубку и даже не успел подобрать оружие (кто понял, тот понял) 🔫👀🔫.

Такие понедельники как сегодняшний действительно заряжают 😎.


Из-за бодрого настроя решил попробовать перейти к лайф-контенту, это моя первая попытка (а может и нет) 😋.

Самое интересное, что в последнее время, параллельно со своими делами постоянно думаю об одном моменте:

Быть официально трудоустроенным в одной организации, но параллельно ходить на собеседования в другие — это здравая история или нет?

С одной стороны, такой подход позволяет ясно понимать, какими скилами должен обладать человек, чтобы быть востребованным на рынке труда и это очень хорошо 🥱.

С другой стороны, можно провести параллель с тем, что человек находится в отношениях, но одновременно с этим сидит на сайте знакомств ☔️.


На самом деле, я все-таки склоняюсь к тому, что параллельно с трудоустройством посещать сторонние собеседования — это нормально, главное не перебарщивать с этим 🍒. А вот сравнивать эту историю с отношениями — это тоже самое, что «путать мягкое с теплым» 🧠.

Интересно, что вы думаете, с кайфом бы почитал ваши рассуждения в комментариях.

Если писать что-то нет желания:

😎, ✨, 😎— согласен.

😱, 😄 — не согласен.

☕️ — в комментарии.


P.S. Не волнуйтесь, мои рассуждения не заполонят этот канал. Следующий пост будет про распад ложного вакуума ☺️!


#лайф 🤝🏻

Всем привет ⌨️! Сегодня решил написать пост на очень, на мой взгляд, интересную тему: "Вакуумный распад" — согласитесь, что звучит многообещающе 💀.


Первым делом стоит уделить внимание терминам, которые собираюсь использовать 😋:

1. Вакуум.

В квантовой теории поля — это не просто пустое пространство, а скорее определенное состояние 🥱. Возьмем например магнитное или электрическое поле, в вакууме они продолжают "флуктуировать" (колебаться), что влечет за собой создание и уничтожение виртуальных частиц 🔔.

2. Виртуальные частицы.

Это кратковременные возмущения в квантовых полях, которые появляются и исчезают так быстро, что их невозможно непосредственно наблюдать 🕵️‍♂️. Их называют виртуальными, т.к. они существуют только на очень короткое время и не подчиняются законам сохранения энергии в обычном смысле 🚫.

3. Ложный вакуум.

Это как временная стабильная ситуация, которая кажется самой стабильной, но на самом деле может стать более стабильной 🍻. Представьте себе склон, на котором в середине есть пологая земля. Если вы стоите на этой пологой земле, то вы как бы в стабильном состоянии и не скатываетесь еще глубже, но видите, что еще можно скатиться в самый низ склона в самое стабильное состояние 😎.

4. Туннелирование.

Это процесс, когда частица или состояние "прокапывается" через энергетический барьер, который обычно бы не преодолела 😎. В примере со склоном это как если бы вы прошли с пологой земли до продолжения склона, чтобы спуститься ниже 🧠.

5. Пузырь истинного вакуума.

Это область пространства, где вакуум уже перешел в свое самое стабильное состояние 🤝🤝.

Теперь после терминов можно перейти к душной (шучу, нет) сути вакуумного распада или "концепции ложного вакуума" 🤟. Если говорить в двух словах, то:

• Вакуум — это состояние с минимальной энергией, в котором отсутствуют частицы ☔️.

• Энергия вакуума определяется плотностью энергии, которая присуща самому пространству. Часто эту энергию называют "Темной энергией" и обвиняют в ускоренном расширении нашей вселенной 🤬.

• Ложный вакуум — это метастабильное состояние вакуума, которое обладает более высокой энергией по сравнению с истинным вакуумом 🌪. Несмотря на то, что ложный вакуум может существовать длительное время, он потенциально нестабилен и может перейти в более стабильное состояние 👀.


Давайте попробую описать более подробно 👀:

1. Формально, состояние вакуума описывается потенциалом, где ложный вакуум соответствует локальному минимуму энергии, а истинный вакуум — глобальному минимуму. Переход из ложного в истинный может происходить через квантовое туннелирование 🕳.

2. Переход ложного вакуума в истинный происходит через туннелирование, процесс, при котором вакуум преодолевает потенциальный барьер 🔔. Этот процесс можно представить как образование пузыря истинного вакуума в море ложного вакуума 💥.

3. Сценарий перехода может быть таким:
Сначала произойдет туннелирование, вероятность которого определяется свойствами потенциального барьера и энергией ложного вакуума 🚬. А после него начнется расширение пузыря истинного вакуума, который образовался через туннелирование 💀. Расширение пузыря истинного вакуума будет происходить со скоростью света до тех пор, пока пузырь не заполнит объем всей вселенной 💀.


Казалось бы, ну и что 🤭? Живем в одном пузыре, значит также будем жить и в другом 🌎. Но есть пару "но", о них ниже:

• Расширяющийся пузырь истинного вакуума уничтожает все на своем пути, из-за того, что изменяет фундаментальные физические законы 🥺.

• Переход в новое вакуумное состояние может привести к появлению новых частиц и форм материи, следовательно, "старые" частицы и формы материи будут подвержены распаду 😳.

Соответственно, вот эти "но" и могут привести к "концу" света в таком понимании, в котором мы его знаем 😵.


В заключении скажу, что может быть "не так страшен черт, как его малюют" и концепт ложного вакуума не является таким фатальным, так как не до конца изучен 😀. Зато, изучение этого концепта помогает разобраться в фундаментальной теории всего окружающего, что на мой взгляд архиважно 🤔!


#статья 📚